我国卷材市场规模巨大，产量要求高，并且随着自动化技术的日益进步，对产品表面质量的要求也越来越严格。传统检测只能在模切后全检或抽检来把控产品质量，由于人工检测存在用眼疲劳和检测速度相对较慢的局限性，其效率已难以满足当前市场高效、精准的需求趋势。因此，利用机器视觉技术推动卷材行业的自动化升级显得尤为重要且时机已成熟。

视觉检测设备可替代人工进行7*24小时的实时在线检测，降本增效的同时提高良品率，统一瑕疵和缺陷的标准，对卷材品质进行评级，避免后期退货等问题。

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如何用机器视觉检测长尺寸卷材产品上的小缺陷、小瑕疵呢？以纸张的卷材为例，视觉检测设备搭建高帧率的线扫相机，通过线扫光源形成一条高亮、高均匀性的光带，配合高速运动的滚筒传送带式机构，在高速运动下采集清晰、特征明显的图像。再运用强大图像分析和处理软件HCvisionQuick对图像进行处理，得到卷材上瑕疵情况的检测结果，根据结果对卷材进行评级，剔除不良品，把控产品质量。

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除了传统的2D视觉检测外，还可以为客户提供AI+机器视觉实时检测的解决方案。调整合适的训练参数，通过大批次图片的训练后，得到卷材上缺陷检测的AI模型，导入视觉软件即可立即使用。在高精度效果的同时降低了环境对视觉带来的影响，快速、准确地识别卷材表面的瑕疵和异物等缺陷，提高卷材产品整体质量，减少后续应用的问题。

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卷材表面缺陷检测是提高产品质量和工艺效率的关键，为客户在速度、精度和智能化等方面做到明显提升，有效解决抽检率低、监测环境恶劣、实时性差、人工疲劳和检测的评判标准不一样等检测问题。减少材料浪费，增加产能，节约人工成本，提高成材率，更好地帮助企业实现自动化、智能化生产。