传统的螺栓/铆钉故障检测，多依赖人工肉眼排查。这种方式不仅效率低下，还容易受检测人员经验、疲劳程度等主观因素影响，对于隐蔽部位、微小故障的识别更是力不从心。随着工业自动化水平的提升，传统检测模式早已难以满足高效、精准、规模化的检测需求，寻找一种可靠的智能检测方案成为行业共识。
视觉检测技术的崛起，为螺栓/铆钉故障检测带来了革命性突破。作为一种非接触式检测手段，它借助高清相机与智能算法，能快速捕捉螺栓/铆钉的外观图像，精准识别各类故障特征，彻底改变了人工检测的被动局面。但要实现对螺栓/铆钉故障的高效识别，视觉检测技术也曾面临诸多考验。
螺栓/铆钉及其故障特征在图像中占比极小，就像在“大海捞针”，对特征提取的精度要求极高；工业现场的光照变化、拍摄角度偏差、检测距离波动，都会影响图像质量，干扰检测结果；更关键的是，不同场景下的螺栓/铆钉规格、形态差异较大，公开的故障样本数据集匮乏，给技术研发带来了不小的阻碍。此外，早期的传统图像处理方法泛化能力差，面对复杂工业环境往往“水土不服”，难以适应多样化的检测需求。
而深度学习技术的融入，让这些难题迎刃而解，成为视觉检测破局的核心动力。与传统方法不同，深度学习算法能够自主从大量图像数据中学习故障特征，无需人工繁琐设计，不仅大幅提升了特征提取的准确性，还增强了技术对复杂环境的适应能力。
以主流的双阶段检测算法为基础，科研人员通过对算法的持续优化改进，进一步提升了螺栓/铆钉小目标故障的检测性能。例如，针对Faster R-CNN等经典模型在小目标检测上的短板，通过优化特征金字塔结构、引入注意力机制、增强样本数据等策略，有效提升了模型对微小故障的识别率和检测速度。如今，基于深度学习的视觉检测技术，已能精准识别螺栓缺失、螺母松动、铆钉裂纹、划痕等多种故障类型，检测准确率远超传统方法。
