资产管理与质量控制中的目视检查：最佳实践与现代技术

目视检查仍然是制造业各领域资产维护和最终质量检查中应用最广泛的技术之一。

虽然自动化正在重塑重复性任务，但目视检查依然不可或缺，特别是在设备维护方面。

本文将从基础原理探讨到现代应用，并提供关于标准化流程以减少主观性的实用指导。

目视检查的定义

目视检查是一种基础的质量控制方法，依靠肉眼——广义上讲是感官感知——来检测产品或设备的缺陷。它通常使用非专业设备，其有效性高度依赖检查员的经验。

除了明显的视觉检查，熟练的检查员还会运用其他感官：敲击部件以判断声音、嗅闻气体泄漏、倾听异常振动、感受过热等。所有这些都构成了全面的目视检查。

物理资产管理中的目视检查

资产团队将目视检查作为日常维护的一部分。一些组织甚至培训机器操作员执行自主维护检查。

定期检查有助于团队及早发现磨损迹象、现场纠正小问题，或记录问题以便后续预防性维护。主要缺点是需要停机停产，以及可能只在故障发展后才发现问题。

为应对这些挑战，许多企业现在部署状态监测传感器，提供温度、振动等指标的实时数据。这些传感器支持基于状态和预测性维护，减少对人工检查的依赖，同时保持其必要性——特别是对于传感器投资不划算的低成本资产。

质量控制中的目视检查

作为最古老的无损检测（NDT）方法，目视检查能快速识别表面缺陷，如裂纹、划痕、错位和腐蚀。

劳斯莱斯等高价值品牌高度依赖目视检查；内部数据显示约70%的不合格部件在目视检查阶段被剔除。

食品饮料行业也使用目视检查检测异物、确保密封完好和验证标签准确性。许多制造商正在引入机器视觉系统实现这些检查的自动化。

自动化目视检查系统示例（图片来源）

质量控制中的目视检测通常采用三种方法之一：

1. 随机抽样：在产线抽检部分产品的明显缺陷；更详细的检查在专用区域进行。
2. 全人工抽样：人工检查每个产品——劳动密集型过程，需要人体工学工具保护工人。
3. 自动化目视检查：部署相机、图像处理和AI算法持续评估产品。

随着行业专用解决方案成熟，自动化系统正获得关注，但各行业采用率不同。

现代目视检查技术

相机分辨率和机器学习的进步正在重塑目视检查，使危险或难以到达环境的远程检查和工厂车间的全自动检查成为可能。

资产维护的远程目视检查

机器人和无人机现在可以进入高空或密闭空间，为远程技术人员拍摄图像或实时视频。

数据传输有两种方式：

1. 实时流：实时视频传回基站，允许远程控制机器人或无人机——前提是持续的无线连接。
2. 存储数据：在无连接环境中，录像本地存储供后续审查。

共享影像促进技术人员和主题专家协作，加速问题解决。

大规模生产的自动化目视检查（AVI）

AVI利用计算机视觉和AI执行传统上由人工完成的检查任务，旨在减少大批量工厂的人工劳动。

IBM的认知目视检查解决方案（图片来源）

以富士康为例。在iPhone主板生产线上，人工检查员先确认一个基准板。该基准板及已知缺陷样本的图像输入机器学习模型。后续主板通过相机捕捉多角度图像；算法比较元件位置、焊接质量、颜色一致性等属性。符合基准的主板自动通过。

尽管AVI带来显著效率，仍存在若干局限：

• 技术约束：算法需要大量训练数据，难以处理反光表面，限制了在许多金属上的应用。
• 成本障碍：高端成像硬件、网络和软件许可对小型运营可能过高。

随着传感器质量提升和价格下降，预计将有更广泛的采用。

如何标准化目视检查流程

标准化使目视检查可重复、可验证，尽管其本质上具有主观性。

维护中的标准化

维护团队通常使用标准操作程序、安全指南（如LOTO）和清单。目视检查可类似处理：

• 识别所有需要常规目视检查的资产。
• 绘制每个资产的关键检查区域。
• 定义每种观察到缺陷的纠正措施。
• 创建流程图指导检查员。
• 开发视觉线索清单。
• 将清单和流程图集成到CMMS中——最好是移动版以便现场使用。
• 定期审查和更新文档。

经验丰富的技术人员应编写这些文档，确保新员工接受全面培训。

质量管理中的标准化

质量团队应建立清晰的培训规程，涵盖：

• 定义缺陷标准。
• 处理不合格品。
• 何时以及如何使用专用检查工具。
• 边界情况的升级路径。
• 记录新发现的异常。
• 其他工厂特定指南。

虽然无法完全消除主观性，但持续的培训和文档可减少检查员间的差异。

持续检查

目视检查的全面自动化仍是遥远目标，中小企业的普及需要时间。在此之前，训练有素的人员将继续在资产可靠性和产品质量中发挥关键作用。

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