由于轴承可以减少摩擦，因此轴承是汽车平稳高效运行的基础。本应用侧重于加工后的轴承检查。
轴承制造过程中可能会出现多种缺陷，例如：
这些缺陷会影响轴承的性能、耐用性和应用安全性，制造商应实施质量控制措施来防止这些缺陷。
然而，这些缺陷可能难以检测——轴承金属表面可能会反射光线，从而掩盖缺陷。许多轴承缺陷很细微，难以成像，尤其是当缺陷与背景的对比度较低时。传统的机器视觉系统很难捕捉清晰的图像，并区分实际缺陷、反射表面和背景，最终会遗漏缺陷或导致错误拒收。
轴承具有复杂的几何形状，包括曲面、滚道和滚动体，传统的机器视觉很难准确捕捉。
在大批量生产环境中，必须快速检查轴承以跟上生产速度。传统机器视觉产品可能无法跟上所需的生产节拍。
UnitX 的人工智能检测可以有效检测其他解决方案无法解决的机加工轴承缺陷。
首先，OptiX 成像系统照亮并成像轴承。然后，CorteX Central AI 平台针对加工缺陷进行训练。最后，将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 推理系统以在线检测和分类缺陷。
或者，如果制造商已有成像系统，也可以只使用 CorteX AI。例如，如果制造商想要检测轴承内部缺陷（如轴承材料中嵌入的杂质），他们可以只部署 CorteX AI，并将其与现有的 X 射线和 CT 扫描仪集成，以快速部署改进的缺陷检测。
OptiX 提供出色的图像，可最大限度地降低反射率，同时最大限度地提高缺陷的可见度。 它有 32 个独立通道可控的光源，可以通过软件针对金属轴承表面和各种缺陷进行优化。它的计算成像能力可用于拍摄多张照片并消除由高反射衬套表面引起的热点。它的穹顶打光系统设计支持投射光的非常锐利的入射角，即使是非常微小的缺陷也会投射阴影，从而提高其可见度。
CorteX 可准确检测随机、复杂的缺陷。 它会自动对位置和方向的变化进行标准化，并识别像素级缺陷。它可减少导致废品和浪费产品的误报。
CorteX 支持快速 AI 模型开发、部署和迭代。 CorteX AI 模型具有样本效率——它们只需要少量图像即可针对新缺陷类型进行训练。
UnitX 可优化产量。 在 CorteX 中，可以在将这些更改投入生产之前调整质量标准并可视化对产量的影响。所有检查数据均可在一个平台上参考，以便制造商分析和确定工艺改进领域。
UnitX 提供快速、100% 在线检查。 OptiX具有高亮的 LED 和 1m/s 的快速飞拍能力，可实现高速成像。CorteX Edge 支持高推理速度（高达 100 MP），可快速输出 OK/NG 决策，并通过集成到所有主要 PLC、MES 和 FTP 系统无缝传达该决策。
使用 UnitX 实现轴承加工检测自动化的制造商能够：
在这个案例中，我们检查了金属轴承是否存在因加工过程而产生的划痕。
成像环节
首先，我们使用 OptiX 捕捉轴承图像，确保捕捉到有缺陷和正常的部件。我们配置了 OptiX，使其从多个角度和位置对轴承进行成像，以便能够检测轴承所有部件（例如外滚道、内滚道和保持架）上的缺陷。我们使用 OptiX 的软件定义照明来配置各种照明模式和入射角，以最好地捕捉细微缺陷。
训练阶段
接下来，我们使用 CorteX Central 来训练我们的模型。我们为划痕缺陷创建了一个标签。
然后，我们仅使用几张图像进行训练，就标记了从 OptiX 捕获的图像中的划痕缺陷。使用 UnitX，同一个广义网络可以根据应用检查多种零件类型的相同缺陷。因此，在这个例子中，我们不需要对 OptiX 成像的每种变体进行训练。
由于 CorteX 的用户友好界面和训练其 AI 模型所需的图像数量较少，我们只需几分钟即可完成标记和训练。
缺陷检测
然后，我们将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 以检测新轴承上的划痕，从而实现准确的检测和分类。
