硅钢作为电机、变压器及电工仪表等核心部件的关键材料，在表面质量直接影响了最终产品的性能、效率和使用寿命的情况下，其表面缺陷检测在AI赋能下也迎来了突破的契机。基于人工智能的表面缺陷检测系统，凭借其全天候、高精度、自学习的特性，正逐步成为硅钢制造企业突破质量瓶颈、实现降本增效的必然选择。

缺陷检测势在必行 AI质检大势所趋

在硅钢卷材生产过程中，由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，会导致出现诸如白块、黑块、污渍、水印、辊印、划伤等外观缺陷以及折痕、褶皱、卷边、夹伤、凸痕、毛刺等性能缺陷。这些表面缺陷区域具有应力集中、受力薄弱的特点，同时性能突变、疲劳损伤和锈蚀往往集中在此区域。

而传统人工抽检应对表面缺陷，受限于人眼分辨率、疲劳阈值及主观判断差异，硅钢表面缺陷检测存在一定的漏检率，也有概率因缺陷定位模糊导致切割冗余损耗。

纵有“火眼金睛”也无法长时间连续作业。特别是在生产线高速运转过程中，想要高精度捕捉缺陷，必要时需要进行停线停机，会严重影响生产效率。

显然，在传统检测系统的刚性架构中，基于确定性规则的决策逻辑已经无法适应生产系统的更高要求，而离散化的检测节点设置更割裂了质量数据与工艺参数的动态关联。

如果一味将问题放在装备水平上，希望通过装备升级减少缺陷瑕疵找到合理的解决路径，往往会陷入“高精度设备、低质量收益”的怪圈，无法对症下药。

随着人工智能与机器视觉技术得到广泛的应用，AI质检系统能有效弥补人工检测不足，且检测精度高，能进一步为智能制造提供数据平台。

摩根斯坦利最新报告《China-AI: The Sleeping Giant Awakens》披露，某新能源科技头部企业通过AI视觉技术将缺陷率降至0.01%，不仅显著提升品质，制造成本也同步下降40%。

与此同时，溯源表面缺陷检测问题的处理逻辑，普天铁心（PTTX）旗下星智数服从“采集-检测-识别-分析-决策”的全链路中找到洞见本质的解决方案，实现对硅钢表面存在的缺陷区域进行全时检测，及时识别缺陷并诊断分级，为设备状态改进、生产工艺调整提供参考依据，创新打造硅钢卷材质检提速增效的可靠路径。

AI全时智判 赋能质检全链路

那么，从一卷硅钢的工艺优化，切入整体工厂的数智化升级，AI质检如何成为点亮智造场景的点睛之笔？

专注硅钢表面缺陷检测，精研垂直场景下的AI质检小模型。通用机器视觉解决方案的常规路线是带着技术找场景、找客户。而星智数服主张深入到客户场景一线，以深厚的行业Know-How，带着场景理解和客户需求去针对性打造符合业务实际、24小时全时智判的AI质检小模型。

小而聚焦，从具体场景中孕育出智造升级的专有解决方案。星智数服AI质检解决方案开发路线应紧密匹配硅钢产品属性及生产全流程，针对高温粉尘环境，以适应性特征融入产线、服务产线、升级产线、赋能产线。

因此，以星智数服AI质检小模型为例，其核心特征可以供行业客户参考。通过构建适配高速连续生产的多模态数据采集体系，因“线”制宜、因“材”制宜适配2D相机、3D相机、光源等设备与外观等级分类算法，为缺陷识别、等级判定的操作效率和决策质量的提高按下加速键，形成基于表面缺陷检测的内循环。

聚焦特定工业场景应用，创造客户价值的工艺优化大模型。结合深厚的行业数据积累和对特定工业场景及检测指标的深入理解，星智数服强调具体场景应用的小模型，本质上是整体工艺优化的有效组成部分，AI质检所代表的工艺优化实践，核心在于将检测从“事后筛查”升级为“过程调控”，为问题追溯以及后续的工艺改进提供参考依据，形成覆盖生产全流程、产业全链路的大循环、外循环。

大有担当，一条清晰的路径可以从AI质检的现场延伸到硅钢乃至电力装备制造的全链路。检测即优化的工艺改善思维，能够有效实现从质量检测到工艺控制的闭环管理，将质量控制从成本中心迁移到价值创造中心。

目前，星智数服AI质检解决方案已经在某硅钢客户合作中成功落地试运行。通过为客户搭建2D+3D成像方案，内置基于深度学习的外观等级分类算法、工艺分析算法，对硅钢表面进行高精度图像采集，实时检出缺陷并进行分类、分级。以卷为单位生成表面质量地图，并提供以订单批次号查询的质量报表系统，显著提升了客户的质量管理水平。

未来，星智数服AI质检解决方案还将专注场景小模型、工艺优化大模型的深研精进，基于电力装备行业的场景理解，将产品应用延伸到更多环节，为服务客户价值创造的目标而努力。