案例研究
行业：制造业
产品：Triton 3.2 MP 相机
应用：缺陷检测
SDK：基于机器视觉的定制 AI 系统
AI 视觉系统用于混凝土铺路砖缺陷检测
铺路砖因形状、尺寸、颜色与纹理选择丰富，兼具耐用性、美观性与经济性，被广泛应用于城市基础设施与住宅建设。通过组合不同砖型与铺装方式，还可形成多样化的定制图案，因此在公共空间与私人庭院中都十分常见。
铺路砖通常在靠近客户的生产工厂制造，以降低运输成本。其生产周期可达三天，需要熟练工人操作，并伴随较高的能源消耗。行业中常见的缺陷率约为 1–2%。
挑战
铺路砖的质量检验通常依赖人工目检。检验员通过肉眼识别表面缺陷，例如粘土球、裂纹与缺角，同时还需发现缺失砖块以及板面上的异物。
除人力成本高外，该流程在不同检验员、班次、生产线与工厂之间也难以保持一致。尤其在明显缺陷较多时，较小的瑕疵更容易被忽略。各班次的判定尺度可能不同，且随着班次推进，视觉疲劳会进一步降低检出率与稳定性。
面对持续提升的质量要求，美国一家大型铺路砖制造商希望引入一套自动化检验方案，既能跟上生产节拍，降低人为主观差异，又能对缺陷进行识别与分类，并可与现有系统无缝集成。同时，该方案需具备成本竞争力，并可在多个工厂实现规模化复制与部署。
解决方案
为应对上述挑战，该制造商与总部位于加州桑尼维尔的 AI 解决方案提供商 Accella AI 合作，开展概念验证（PoC）项目，并采用面向生产车间场景打造的视觉 AI 系统 Accella MFG Bot™。
系统部署在生产线的干燥段，结合高分辨率 LUCID Triton® 3.2 MP 彩色相机与经过训练的深度学习模型，可对缺陷进行实时检测与分类。Triton 相机面向严苛工业环境设计，搭载 Sony IMX265 CMOS 传感器，采用 Factory Tough® 工业级结构，具备 IP67 防护等级，并支持以太网供电（PoE+）以及 M12/M8 以太网接口。
检测流程如下：Triton 相机安装在生产线顶部，由生产线 PLC 触发，在每块铺路砖经过检测工位时采集图像。首先，AI 系统定位每块砖的区域与位置；随后对其进行缺陷分析与判定。检测结果
AI 模型能够快速达到所需的缺陷检测精度，并可在系统运行过程中通过持续学习将准确率提升至 99%。每块砖的整体检测时间保持在 1 秒以内，同时为未来增加颜色检测或高度测量等功能预留扩展空间。系统可对每块砖进行追踪与处理，标记存在缺陷的铺路砖，并监控操作员的处置行为，用于评估缺陷是否被处理以及处理响应速度。
该方案的价值不仅体现在速度与精度，更体现在稳定一致的判定标准。与人工目检不同，AI 可对每件产品执行同一套质量规则，不受班次差异或环境变化影响。系统还可快速吸收新数据，从边缘样本中持续学习，并在无需复杂重编程的情况下更新检测模型。通过与 PLC 的集成，系统可无缝接入生产流程，并在部署阶段顺利对接 MES 与 ERP 等上位系统。
借助经济实用的现成硬件与模块化软件架构，该方案兼具成本效益与可扩展性。系统无需操作人员具备专业算法能力，即可在其他工位或工厂以最少的重新配置实现快速复制与部署。
结论
概念验证结果表明，基于 LUCID 相机的 AI 视觉检测方案在铺路砖制造场景中不仅可行，而且具备显著效果。与人工检测相比，该方案在速度、可靠性与一致性方面优势明显，同时还能提供有关操作员处置行为与工艺效率的可量化洞察，为持续改进生产过程提供依据。