作為生活中最常見的清潔用品之一，牙刷的好壞往往取決于刷毛。在牙刷的自動化生產過程中，由于刷子的植入、切割、拋光都是機械完成，難免會出現細毛、孔洞、偏毛、長毛、毛刷孔中的卷曲現象。剪發偏差、頭發撕裂等各種缺陷。在工廠檢查中，這些缺陷會直接導致產品質量不合格，降低企業的生產合格率，因此對這些缺陷的檢測就顯得尤為重要。
【檢測瑕疵】
目前，牙刷刷毛越來越趨向于毛束多、毛束密、毛束細、毛束軟的方向發展，而在生產制造過程中稀毛、掉洞等缺陷需要檢測精度小于1mm，以往人工檢測已經無法滿足高效化生產檢測。
【項目難點】
稀毛檢測時，雖然技術要求是7根，但實際驗收時是2-3根就需要判斷出不合格，并且稀毛和合格產品的辨識度不高，表面很不規則。缺陷位置不固定，空間環境也不允許架設多個光源。
【解決方案】
根據牙刷生產廠家提出的刷毛視覺檢測需求，推出了牙刷刷毛視覺檢測方案。該方案在人工智能視覺系統基礎上開發，通過算法學習等技術，實現對不良品快速精準檢測。最終給客戶提供的牙刷刷毛智能視覺檢測解決方案成功的滿足了檢測精度小于0.1mm，漏檢率低于0.2%，誤檢率小于4%的要求。