【深圳展前瞻】机油滤芯如何过质量“体检关”？

Vision China 2026（深圳）

2026.10.27-29

每年有3.7-7.4亿个汽车机油滤芯（汽车滤清器）正在被消耗，如果外壳出现变形、划伤、开裂或密封胶不良，可能导致密封失效、机油泄漏或过滤失效，由此引发的安全隐患重大。而传统工业质检依赖人工目检，标准不统一、速度跟不上、数据难追溯、缺陷太隐蔽等，都为出厂的品质带来了极大的隐患。

针对以上痛点，安徽科亿智能科技股份有限公司将携其全栈式“滤芯AI视觉检测”解决方案及整机设备来到展会现场，欢迎各行业同仁们莅临现场交流参观！

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外观缺陷既是面子，也是里子

汽车机油滤芯（滤清器）外观检测涵盖多个关键部位，检测项多且因制造工艺多为金属喷漆或电镀表面，为AI视觉检测带来了诸多挑战。

 检测项

· 外壳表面：划伤、凹陷、锈蚀、油污、擦伤等；

· 法兰盘/螺纹板：磕碰伤、毛刺、缺牙、锈迹；

· 密封圈：缺失、扭曲、安装不到位、破损；

· 印字标识：模糊、缺失、错印、位置偏移。

这些问题中，有些直接关系到安装和密封性能（如螺纹损伤、密封圈缺陷），有些则影响产品形象和品牌信誉（如外壳划伤、印字不清）。在汽车行业质量标准日益严苛的今天，任何一项外观缺陷都可能成为客户拒收的理由。

 检测难点

高光和反射。汽车滤芯外壳多为金属喷漆或电镀表面，光源照在产品表面时，容易产生高光和反射，从而掩盖细微刮伤或凹坑，导致漏检。

缺陷多，稀缺缺陷样本少。不规则刮伤、凹坑、毛刺、裂纹等无固定缺陷模式多，且稀缺样本不足，对AI模型以及泛化能力提出了极高的要求。

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AI视觉进场，从“辅助”到“核心”

针对汽车滤芯的检测痛点，安徽科亿智能科技股份有限公司提供了全栈式“滤芯AI视觉检测”解决方案及整机设备。

安徽科亿的滤芯AI视觉检测设备基于公司的光机电算软全链路自研技术，整机搭载边缘计算单元、高清工业相机、系统性成像方案、AI算法、“长江”软件架构。系统性对滤芯进行360°检测。

 检测结果（部分缺陷展示）

安徽科亿滤芯AI视觉检测设备可对滤芯顶部、底部、四周曲面进行360°外观检测，如划伤、缺口、印刷不良等缺陷均可检测出来。

 技术优势

· AI算法，小样本训练：

安徽科亿采用半监督学习方式，40-50张图像即可完成模型的训练。

· 正样本训练+缺陷，建模时间缩短50%：

为解决搜集收集缺陷样本既耗时又低效的问题，安徽科亿推出正样本训练模式，即只需良品图像特征，即可找到缺陷品；稀缺缺陷通过样例图进行正向扩散+反向扩散，仿真出不同位置的缺陷。解决因图像数据不足导致的模型训练及验证困难、模型指标不佳等问题。

· 自建KVIS-AI云训练平台，0代码上手：

安徽科亿KVIS-云训练平台基于深度学习与云计算架构，整合分布式计算资源与弹性存储能力，提供端到端AI模型训练、集中化算力调度与数据管理功能。

总结

安徽科亿以AI视觉为核心的自动化检测方案，凭借小样本训练、云平台赋能、360°全维度成像等技术能力，有效破解高光干扰、缺陷漏检、样本不足等行业痛点，推动滤芯质检从传统人工目视模式，向标准化、数字化、可追溯的智能制造质检转型。

AI 视觉检测技术的落地，也为汽车零部件的品质管控提供了可复用的实践思路。借助光机电算软一体化的自研技术体系，智能制造检测设备正在帮助制造企业筑牢零部件出厂质量防线，助力汽车行业整体品质水平提升。

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