★杭州海康機器人股份有限公司

1　背景

一次性手套作為醫療感染控制、實驗室安全防護、食品加工及工業勞保等領域的基礎耗材，其質量可靠性直接關系到使用者的人身安全與產品質量。尤其在醫療用途中，手套的完整性與潔凈度是預防交叉感染的關鍵要素，相關國內標準（如GB7543-2006、GB/T11651-2008等）和國際標準（如ASTMD6319、EN455）對此提出了極為嚴格的要求。

隨著全球市場需求持續增長及生產工藝不斷進步，單條產線的手套生產速度已高達每分鐘220只以上。然而，傳統依賴人工目視的質檢方式已難以適應現代制造業的發展需求，其固有弊端日益凸顯：

（1）主觀性強，標準不一：質檢結果嚴重依賴個體經驗與主觀判斷，難以實現標準化、一致化的質量輸出，批次間質量波動顯著。

（2）效率低下，成本較高：人工檢測速度無法匹配高速生產線，形成質檢瓶頸；抽檢模式難以實現全面質量管控，同時勞動力成本持續攀升。

（3）生產環境惡劣：生產現場高溫高濕，環境溫度常超過50℃，且存在油漬、粉塵、氣體污染及噪聲。

（4）易疲勞，漏檢率高：長時間高強度視覺作業易導致質檢員疲勞，對細小雜質的漏檢率隨之升高。

（5）缺乏數據追溯能力：人工檢測難以對缺陷進行量化記錄與統計分析，不利于實現精細化管理和質量問題追溯。

國內某大型醫療用品生產企業，產品涵蓋醫用級PVC與丁腈手套，遠銷海外市場。面對日益嚴峻的質量挑戰與成本壓力，客戶迫切需要引入一套全自動、高精度、可追溯的質量檢測系統，以提升產品競爭力。為此，海康機器人依托在機器視覺領域的技術積累，為其定制開發了一套一次性手套視覺缺陷檢測系統解決方案。

2　案例實施與應用

本解決方案核心為集光學成像、圖像處理、智能算法與自動執行為一體的在線檢測系統。該系統可集成于客戶原有高速生產線，僅需少量改造與短暫停機即可快速部署。

2.1　系統架構與組成

系統主要包括以下模塊：

（1）圖像采集單元：采用高分辨率、高幀率的工業面陣相機，確保在動態條件下捕捉清晰圖像。針對手套形態特性，在脫模工藝各階段配置多工位相機，對手套手指端面、側面等重點區域進行異步成像。

（2）專用光學照明單元：基于PVC（透明）與丁腈（不透明）手套的材質差異，經過多輪光學方案測試驗證，設計出可兼容數十種SKU的光學方案。

（3）數據處理與分析單元：搭載高性能工業計算機，運行海康機器人自主研發的機器視覺軟件平臺，集成傳統圖像處理算法、深度學習智能分析算法及業務邏輯控制軟件。

（4）自動剔除執行單元：根據檢測結果，通過I/O板卡控制陣列式氣動噴嘴與夾取機構，精準剔除缺陷品并收集于不良品盒中。

（5）數智化監測單元：基于高性能工業計算機與定制化數據監控軟件，實現對多車間、多線體的統一監管。

2.2　系統工作流程

（1）觸發與成像：生產線光電傳感器檢測手套到達預設工位后，觸發相機同步曝光采集圖像。

（2）ROI定位與分割：利用深度學習分割算法精準定位手套在圖像中的位置與輪廓，將其從復雜背景中分離，避免干擾。

（3）缺陷檢測與分類：在定位后的ROI內綜合運用多種算法進行分析：

·圖像分割：通過面積判斷是否為無手套或未脫模手套；

·目標檢測：精確識別破損、油污、雜質、黑白點、余料、裂紋等復雜缺陷；

·Blob分析：對與背景灰度差異明顯的點狀缺陷進行大小測量，便于生產管控；

·分類器：對卷邊、陰影、腕部破損等形態相似缺陷進行精確分類。

（4）結果判決與執行：系統根據預設缺陷閾值與邏輯規則，對同一手套的多張圖像進行綁定與缺陷優先級排序，做出“合格”或“不合格”判決并標記缺陷類型。不合格信號實時傳送至分揀單元，在剔除點精準剔除。

（5）數據記錄與報表生成：所有檢測結果（包括缺陷圖像、類型、位置、時間等）均記錄于數據庫，并可生成實時監控看板與統計分析報表。

（6）數智化中控平臺：實現對工廠所有線體的統一管控，支持檢測數據統計、歷史趨勢分析、設備狀態監控及異常報警等功能。

3　應用創新

本項目的成功得益于對手套檢測中多項技術難題的突破，展現出顯著的應用創新性。

（1）高速運行下的實時性保障：針對生產節拍快的特點，從多維度優化系統性能：采用多線程并行處理技術，將成像、處理、通信等任務并行化；選用高性能硬件平臺；對關鍵代碼與模型結構進行優化，提升執行與推理效率。

（2）基于深度學習的復雜缺陷識別：采用自主研發的目標檢測算法，通過擴充訓練集、優化標簽定義與標注方法，調整訓練集結構并精細化調參，構建出具備穩定特征提取與分類能力的模型，展現出強泛化性能，即使應用于新SKU仍保持高精度檢測效果。

（3）深度定制的軟件系統：基于對生產設備的深入理解，開發操作便捷的專用軟件，支持相機光源配置、圖像快速綁定、參數實時調整、分類剔選控制、缺陷圖像存儲、歷史查詢、權限管理及報表生成等功能。界面實時渲染檢測結果與統計分析，有效降低維護成本。

4　效益分析

該視覺檢測系統的成功部署為客戶帶來全方位、可量化的顯著效益。

4.1　質量效益

（1）檢測精度大幅提升：系統可穩定檢出直徑0.8mm以上缺陷，對污漬、破損等重要缺陷的檢出率超過99.995%，總過檢率低于0.03%，產品出廠良率提升至99.99%以上。

（2）檢測效率顯著提高：實現單線日檢30萬只手套，檢測效率較人工提升40倍以上，由精細抽檢升級為精細全檢。

（3）檢測穩定性與一致性增強：機器視覺避免主觀干擾，支持7×24小時標準化檢測，確保產品質量高度穩定，適應高溫、揚塵、腐蝕性氣體等惡劣環境。

4.2　經濟效益

（1）直接人力成本節約：單線替代12名質檢員，年節省人工成本約30~40萬元，投資回報周期短。

（2）生產效率提升：檢測速度與生產線最高速匹配，消除人工檢測瓶頸，檢測效率提高40倍。

（3）質量成本降低：客戶投訴減少98%，極大避免了因劣質品流出引發的退貨、索賠及商譽損失，降低事故風險。

4.3管理效益

（1）全流程質量數據化：系統生成詳細質量報表，為生產管理提供數據支持。通過分析缺陷分布與時間趨勢，精準定位工藝或設備問題，實現從“事后檢驗”向“事前預防”和“事中控制”的精益生產轉變。

（2）增強產品可追溯性：每只不合格品均有記錄，滿足醫療器械行業對溯源性的嚴格要求。

（3）提升企業形象與競爭力：采用智能化質檢手段，彰顯客戶技術實力，增強其在高端市場采購中的競爭優勢。

5　案例意義

本案例的成功實施具有深遠的行業意義與技術示范價值。首先，該項目為一次性手套乃至柔性薄質制品行業的質量檢測樹立了新的技術標桿，驗證了機器視覺在替代人工、提升質量、降本增效方面的成熟性與可靠性，為行業智能化升級提供了經過實踐檢驗的完整解決方案。

其次，案例展示了海康機器人在解決復雜工業視覺問題上的綜合實力，特別是在光學設計、深度學習與傳統視覺算法融合等關鍵技術上的突破。這種針對特定行業的深度定制能力，是推動機器視覺技術落地應用的關鍵。

展望未來，該系統價值可進一步拓展。通過與企業級MES（制造執行系統）和QMS（質量管理系統）深度融合，可實現從原材料到成品的全生命周期質量管控，構建“智慧質量”體系。此外，積累的海量缺陷數據可用于工藝優化與預測性維護，持續賦能客戶制造能力。

綜上所述，海康機器人的一次性手套視覺檢測系統解決方案，不僅有效解決了客戶的實際痛點，更以顯著的技術先進性與應用實效，為推動防護用品制造業的數字化轉型與高質量發展作出了重要貢獻。

摘自《自動化博覽》2025年12月刊