文章核心观点 - AI技术成功解决传统制造业中高精度、大批量钢球质检的长期难题，实现了从人工抽检到AI全检的质效跨越，并总结出可复制的系统性方法论[1][30][40] 钢球质检的传统挑战 - 钢球作为轴承核心零件，直径最小仅3.969毫米，表面缺陷为微米级，包括擦伤、划伤、裂纹、凹坑、杂质，肉眼难以看清[2][3][4] - 传统人工抽检比例约为10%，经验丰富的熟手每小时仅能检查约300颗钢球，效率低下且准确率难保证[6][8] - 人工判断标准存在主观差异，导致质检可靠性成为长期难题，且传统抽检方式难以将不良率降至5%以下[9][10] AI解决方案的实施与迭代 - 初期尝试清洁钢球表面油污的方案失败，投入数十万成本后发现油污反而保护钢球免受磨损，转而采用带油检测并针对油污环境建模，使检测准确率大幅提升[13][14][15][16] - 在硬件选择上，放弃百万元级别的芯片级相机，采用几万元的工业相机配合定制光源和镜头，关键在于如何用好设备而非追求最贵硬件[17][18] - 将质检流程系统拆解为三个关键步骤：通过高速工业相机360°连拍确保"看得清"；利用半自动标注工具提升缺陷样本标注效率，训练AI模型"学得会"；设计"现场秒判+夜间进修"模式实现持续优化"判得准"[20][24][25][28][29] AI质检系统的成效 - AI质检速度达到每小时5万颗，是人工效率的100多倍，准确率约为95%[33] - 单条产线所需人员从6-7人轮班减少至1人监控，年人力成本从40多万元降至几万元[33] - 实现从抽检到全检的跨越，每颗钢球均被检测，质量稳定性提升使客户退货和罚款明显下降，一年节省近300万元[30] 人机协作的模式转变 - 经验丰富的老师傅从最初质疑AI到通过具体事件（如雨天光线昏暗时AI准确识别出人眼难以察觉的轻微裂纹）转变态度，最终成为AI的教练，将其数十年经验传授给系统[32][35][36][37] - AI通过"红框热力图"提供判定依据，增强透明度，促使一线工人接受并参与优化，解决AI项目推广中的人为阻力[33][38][43] 可复制的AI应用方法论 - 系统性拆解问题：将复杂难题（如钢球质检）拆解为"看得清、学得会、判得准"等具体可解决的细分问题[40][41] - 重视人机协作：让一线经验丰富的员工参与AI训练，将其经验转化为AI能力，同时减少推广阻力[42][43] - 构建数据流动闭环：通过"现场秒判+夜间进修"等模式使数据持续流动，AI模型得以不断进化，降低维护成本并保持技术先进性[44] 持续挑战与技术展望 - 当前AI识别准确率约95%，剩余5%的突破难度高，原因包括部分缺陷过于轻微受限于光学条件，以及表面杂质干扰[46] - 探索新思路如让AI识别"好球"标准，凡不符合即判为不合格，但"好球"标准的统一定义仍是待解决的难点[47]