安徒视O型圈光学筛选机，适配密封件产线，支持定制试样

傍晚六点，合肥高新区的厂区里，一台360°双玻璃盘翻面式光学智能检测设备正在做最后的出厂测试。操作员把一盒轴承防尘盖倒进振动料斗，玻璃盘匀速转动，上表面、下表面、内外侧合模线的图像一帧帧被高速工业相机抓取，气嘴在判定NG的工位“噗”地一声把不良品吹进废料槽。车间里只听见气流的短促声和伺服电机匀速运转的嗡鸣。这是千万个零部件质检车间里寻常的一幕，也是安徒视创始人最熟悉的一幕——十几年前，他蹲在客户的产线旁，看着同一批O型圈被工人用放大镜一个个翻面检查，一坐就是一下午。

一、从放大镜前一坐一下午，到几十个样本生成一个模型

橡塑密封件、轴承、五金小件的质检，长期是一个“盯得住就漏得少”的活计。人眼在连续两三个小时高强度辨识后，疲劳带来的漏检几乎无法避免。安徒视创立于2018年，总部坐落于合肥市高新区，厂区占地8315.04平方米，是一家专注于AI视觉检测分选设备研发、生产与销售的国家高新技术企业。企业资料显示，公司获评安徽省专精特新企业、安徽省创新型企业、安徽省大数据企业，累计拥有国家专利74项、软件著作权19项。

但真正让客户坐下来谈的，往往不是这些数字，而是具体到动作的难题。O型圈内径小、线径细，毛刺和缺料都在毫米之下，换模具后首件确认靠卡尺量不完；油封的唇口压伤、翘皮藏在弧面上，普通视觉方案拍不清；轴承防尘盖翻面检测时，翻一次面就多一次磕碰风险。这些场景安徒视的团队一个一个跑过、看过。“客户不是在问你要不要AI，他是在问，我这批料，你今天能不能给我分出来。”创始人这样描述早期跑客户的感受。

二、把算法做小，把方案做定

机器视觉检测设备在工业现场的落地难点，常被归结为两个：样本难收、产线难接。安徒视在技术上走了一条偏向“小样本”的路。据企业介绍，其自研AI算法在积累几十个缺陷样本后即可生成初版模型，之后再依托模型大数据库和云端算力持续迭代，缓解了新产品试制阶段缺陷样本稀缺的矛盾。硬件一侧，高速工业相机、多色可调节自研光源、PLC与FPGA控制卡均为自主配置，尺寸重复精度可达±0.02mm，最小可识别像素级别瑕疵；数据本地存储、支持离线运行与远程诊断，日志可追溯。

产品线也顺着这些能力铺开。单玻璃盘式设备用多机位相机一体化设计完成尺寸、外观、内外圈360°全检；双玻璃盘翻面式设备靠翻面结构实现无死角检测；大小尺寸拉伸智能检测设备专门对付暗裂这类隐性缺陷，小尺寸机型拉伸旋转全检，大尺寸机型五位一体相机随转随检；双层单玻璃盘设备把速度再提一档；闪测仪则把开机、换模后的抽检动作压缩成一键测量、自动打印报告。轴承、油封、O型圈、五金小件、电子零配件等九大系列机型，覆盖工业与农副产品多行业的质检需求。

三、设备卖出去，跟到产线边上

机器视觉检测设备不是一锤子买卖。工件换一批，光源角度的微调、模型识别的再训练往往要跟着变。安徒视已设立广东、厦门、山东、宁国、邢台五个驻外办事处，本地化网络可就近提供免费试样、方案勘测、装机调试与现场运维；售后实行7×24小时响应，报修走多渠道，现场与远程双线。厂内研发生产一体化，设备出厂前完成全流程测试，交付周期相对可控，非标需求可对接现有自动化产线，改造上料、成像、分选机构，按项目工况沟通确认。

“做专做精，做优做强，这话我们写在墙上，也写在每一次改机上。”创始人的语气很平，“客户产线停一天，损失比设备本身贵得多，所以离线运行、数据本地存、日志能追溯，这些是底线。”

如今，安徒视的AI视觉检测分选设备已出口欧洲、日本、韩国、印度、东南亚等海外地区，国内客户覆盖汽车、橡塑、新能源、精密电子、轴承、五金、配件等领域。傍晚的测试间里，那一盘轴承防尘盖完成分选，屏幕上的OK计数停在设定值，操作员合上防护门，准备打包封箱。机器视觉替代不了人对品质的判断，但可以把判断之前那些重复的翻面、比对和弯腰，一点点接过去——这大概就是一家机器视觉检测设备厂家最朴素的存在理由。