AI技术赋能工业分选：新一代色选机实现铸造件与展伸材高效精准分选

 在传统制造业加速数字化转型的浪潮中，一项融合人工智能视觉识别技术的创新成果正引发行业关注。近日，我司成功研发出新一代AI智能色选机，首次实现了对复杂工业零件——特别是铸造件与各类金属展伸材——的高效、精准自动分选，标志着工业分选领域迈入智能化新阶段。

技术突破：从“看颜色”到“识特征”

传统色选机主要依赖颜色差异进行分选，广泛应用于农产品、矿石等领域，但对于表面形态多变、缺陷类型复杂的铸造件和展伸材，传统方法往往力不从心。新型AI色选机通过三大核心技术实现了质的飞跃：

1. 多光谱成像系统：整合可见光、红外及高分辨率3D扫描，不仅能捕捉表面颜色，更能探测细微裂纹、气孔、夹杂物等内部缺陷。

2. 深度学习识别引擎：基于数百万张工业零件图像训练出的神经网络模型，可准确识别超过20类常见铸造缺陷和15类展伸材表面异常。

3. 自适应决策算法：系统能根据材料类型、工艺标准和客户需求，实时调整分选阈值与分类标准。

   混合物	铸造件	展伸材

实测表现：效率与精度双重飞跃

在工厂测试中，该设备展示了惊人性能：

• 分选速度（以带宽600mm为例）：每小时可处理铸造件达1200kg，较人工分选效率提升800%以上

• 识别精度：识别准确率达95%以上，远超行业95%的平均水平

• 误判率：显著减少优质材料的误淘汰

• 连续作业能力：可24小时不间断运行，保持性能稳定

行业影响：重塑质量控制体系

这一技术突破对多个制造领域产生深远影响：

铸造行业：可实现铸件的实时全检，提前剔除缺陷件，避免后续加工的资源浪费，据估算可降低综合生产成本15-20%。

金属加工领域：对铝合金、钛合金等高价展伸材的表面划痕、氧化色差、厚度不均等问题实现毫米级识别，提升材料利用率。

质量控制革命：建立“缺陷-工艺参数”的实时反馈链，帮助生产企业快速定位生产线问题，实现质量管控的前置化、精准化。

未来展望：智能制造的又一块拼图

下一代产品将进一步整合物联网和数字孪生技术。“我们的目标不仅是分选出缺陷品，更要构建完整的质量溯源体系。每一件被剔除的零件，其缺陷特征、出现时段、对应工艺参数都将自动分析并反馈给生产系统。”

行业专家认为，AI色选机的成熟应用是“工业视觉”从辅助工具向核心生产力转变的关键标志。随着制造业对精细化、个性化需求的增长，此类智能分选设备将成为智能工厂的标准配置，推动整个制造业向更高效、更绿色的方向转型升级。

目前，该设备已开始小批量交付给航空航天、汽车制造、高端装备等对零件质量有严苛要求的企业，预计将在未来两年内实现规模化应用，为“中国智造”增添新的技术砝码。