傳統(tǒng)的螺栓/鉚釘故障檢測，多依賴人工肉眼排查。這種方式不僅效率低下，還容易受檢測人員經(jīng)驗、疲勞程度等主觀因素影響，對于隱蔽部位、微小故障的識別更是力不從心。隨著工業(yè)自動化水平的提升，傳統(tǒng)檢測模式早已難以滿足高效、精準(zhǔn)、規(guī)模化的檢測需求，尋找一種可靠的智能檢測方案成為行業(yè)共識。

視覺檢測技術(shù)的崛起，為螺栓/鉚釘故障檢測帶來了革命性突破。作為一種非接觸式檢測手段，它借助高清相機(jī)與智能算法，能快速捕捉螺栓/鉚釘?shù)耐庥^圖像，精準(zhǔn)識別各類故障特征，徹底改變了人工檢測的被動局面。但要實現(xiàn)對螺栓/鉚釘故障的高效識別，視覺檢測技術(shù)也曾面臨諸多考驗。

螺栓/鉚釘及其故障特征在圖像中占比極小，就像在“大海撈針”，對特征提取的精度要求極高；工業(yè)現(xiàn)場的光照變化、拍攝角度偏差、檢測距離波動，都會影響圖像質(zhì)量，干擾檢測結(jié)果；更關(guān)鍵的是，不同場景下的螺栓/鉚釘規(guī)格、形態(tài)差異較大，公開的故障樣本數(shù)據(jù)集匱乏，給技術(shù)研發(fā)帶來了不小的阻礙。此外，早期的傳統(tǒng)圖像處理方法泛化能力差，面對復(fù)雜工業(yè)環(huán)境往往“水土不服”，難以適應(yīng)多樣化的檢測需求。

而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融入，讓這些難題迎刃而解，成為視覺檢測破局的核心動力。與傳統(tǒng)方法不同，深度學(xué)習(xí)算法能夠自主從大量圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)故障特征，無需人工繁瑣設(shè)計，不僅大幅提升了特征提取的準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了技術(shù)對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。

以主流的雙階段檢測算法為基礎(chǔ)，科研人員通過對算法的持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)，進(jìn)一步提升了螺栓/鉚釘小目標(biāo)故障的檢測性能。例如，針對Faster R-CNN等經(jīng)典模型在小目標(biāo)檢測上的短板，通過優(yōu)化特征金字塔結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制、增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù)等策略，有效提升了模型對微小故障的識別率和檢測速度。如今，基于深度學(xué)習(xí)的視覺檢測技術(shù)，已能精準(zhǔn)識別螺栓缺失、螺母松動、鉚釘裂紋、劃痕等多種故障類型，檢測準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法。