在工业制造领域，铸铁、铸铝等金属铸件的表面及内部缺陷（如裂纹、气孔、缩孔、夹杂等）直接影响产品质量与安全性。传统人工检测依赖经验，存在漏检率高、效率低、标准难统一等问题。极视科技自主研发的铸铁铸铝铸件缺陷识别算法，基于多模态深度学习与自适应特征提取技术，实现了99.8%检测精度、毫秒级响应速度，支持全品类铸件缺陷的实时识别与分类，助力企业实现智能化质检与工艺优化。

一、算法说明：多模态感知与自适应建模技术

1. 多模态数据融合技术

• 四模态输入：支持可见光图像、红外热成像、光谱数据与3D结构光数据的同步分析，通过跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）动态融合铸件的颜色、纹理、温度与形变特征，排除金属反光、表面油污等干扰。

• 双源热力交叉验证：结合可见光图像与红外热成像数据，当疑似缺陷区域温度异常且持续3秒，触发二次告警。

2. 轻量化高精度深度学习模型

• 模型结构：基于改进的YOLOv8与Vision Transformer（ViT）融合架构，通过时空注意力机制自适应特征加权，并融合多尺度特征。模型压缩至25MB，推理速度达380FPS，适配NVIDIA Jetson AGX Orin与华为昇腾Atlas 500等边缘计算设备。

• 小样本增量学习：支持单类缺陷样本新增25张即可完成模型更新，结合联邦学习技术保障企业数据隐私。

3. 缺陷行为特征建模

• 动态特征分析：通过光流法分析裂纹扩展速率（初期达0.5m/s），帧差法提取气孔边缘变化，并引入空间位置约束排除金属纹理干扰。

• 全要素时空关联分析：融合环境温湿度、历史缺陷案例与摄像头安装位置数据，采用Transformer架构捕捉长序列依赖关系，生成五维缺陷评估报告（缺陷类型、严重程度、影响范围、处置优先级、工艺关联性）。

二、技术参数：性能与兼容性

三、应用场景：覆盖全产业链质检需求

1. 航空航天铸件检测

• 实时监控发动机叶片、涡轮盘等关键部件的裂纹与夹杂缺陷，联动生产系统自动剔除次品，减少人工干预，提升良品率超99%。

2. 汽车制造铸件检测

• 对发动机缸体、变速箱壳体等铸件进行无损检测，识别内部缩孔与气孔，提供科学修复依据，避免因缺陷导致的召回风险。

3. 能源装备铸件检测

• 结合无人机巡查，对风电齿轮箱、核电阀门等铸件进行动态监测，及时发现裂纹与腐蚀，减少因缺陷导致的设备停机。

4. 通用机械铸件检测

• 在机床床身、液压阀体等生产线上部署AI质检系统，实时监测铸件质量，联动增材制造系统进行修复，提升生产效率。

四、合作方式：灵活适配企业需求

1. 标准化产品授权

• 软件授权：按摄像头路数或服务器台数收取年度授权费，提供算法SDK、API接口与部署文档。

• 硬件集成：联合工业相机厂商推出一体化检测设备（如“极视-AI铸件质检仪”），支持7天快速部署。

2. 定制化解决方案

• 场景适配：针对航空航天、汽车制造等高风险场景，提供专属数据集训练与算法微调服务。

• 系统集成：与企业MES、ERP系统对接，实现缺陷数据追溯、工艺参数优化与生产流程联动。

3. 联合研发模式

• 技术共建：与行业龙头合作开发特定场景算法（如航空发动机叶片裂纹识别、汽车缸体气孔检测），共享专利与知识产权。

• 数据合作：基于企业历史缺陷数据训练私有化模型，提升检测精度与工艺关联分析能力。