压铸件在进行机械抛光前，首先必须对压铸质量进行检验。因为不恰当的模具设计与铸造技术会导致表面层产生缺陷，如缝隙、皮下起泡、气孔、裂纹等疵病，这是潜在的腐蚀源和影响镀层质量的主要因素之一。压铸件质量不合格，不可进入抛光工序，要求表面光洁、致密、平整，无冷纹，无气孔。 
抛光时要注意压铸件表层细致而内部组织较为疏松的特点，若把表面致密层抛掉而露出疏松层，就会出现越抛磨越毛的现象，从而严重影响电镀层的结合力，而且锌合金硬度低，因此对锌压铸件， 应尽量避免使用金刚砂布轮抛磨。若制件表面较粗糙，丝流和伤痕必须进行磨光时，宜采用较低的转速和较小直径的磨轮，操作时切忌用力过猛，不可将表面致密层抛掉。在进行布轮抛光操作时，应选择合适的转速、抛轮材料和抛轮直径。若转速太快、用力过猛、抛轮上缺乏抛光膏时，会使零件表面形成肉眼不易分辨的细麻点和皱纹，不仅装饰性受到影 响，还会造成起泡脱皮。操作时注意轻抛轻放，抛光后的零件尽快电镀，放置时间太长，会影响镀层的外观和结合力。
在铝压铸件生产过程中，由于种种原因，铝压铸件表面不可避免地产生气孔、裂纹、划痕等缺陷，这些缺陷严重影响产品的表面质量和物理机械性能。因此，生产过程的缺陷检测具有十分重要的意义。
目前，国内铸造生产车间多采用人工目视检测法，主要依赖于人工经验，劳动强度大且工作效率低，随着市场对铝压铸件质量要求的日益提高，以及企业劳动力成本的提升，依赖于人工检测的传统质量监控体系已无法适应现代生产发展的要求。
在铸件的大批量生产中，基于机械视觉的实时在线无损检测成为铝压铸件质量检测的发展方向。由于铝压铸件形状复杂，最常见的气孔缺陷尺寸细微，难以准确分割出缺陷区域，并且在生产过程中出现的水渍、油污等易被误识为缺陷，对检测结果造成干扰。通过对铝压铸件常见缺陷形态进行分析，提出适用于铝压铸件表面缺陷识别的算法。表面缺陷视觉检测流程可分为两个步骤：
1、采用较快速的算法检测到感兴趣的可疑区域，将其分割出来，保存至可疑图像缓存区，这一步骤不仅可以初步判断是否又可疑的目标，还能缩小需要后续处理的图片数据。
2、对可以图像缓存区的对象进行筛选，在铸件生产过程中出现的水渍、油污等不属于铝压铸件缺陷，但由于其外观形貌在图像上与缺陷非常类似，易被检测系统误识为缺陷。
对这些伪缺陷的处理不仅增加系统检测的负担，而且影响对严重缺陷的正常识别。因此，在判断出可疑目标的基础上，还要进一步深入研究可疑区域上是否有真实缺陷，剔除伪缺陷的干扰。
气孔是铝压铸件铸造过程中最常见的缺陷，其尺寸通常在毫米以下级别。采用阈值分割和形态学相结合的方法能准确分割出气孔区域，适用于在灰度不均匀，且存在噪声干扰的图像中分割出小目标区域的情况。对于油污水渍这类伪缺陷，再通过增加4个筛选原则从可疑区域中剔除干扰，从而检测出真正的缺陷，相比与传统人工检测方法，该方法具有低成本、高精度、可操作性强等优点，能有效提高铝压铸件生产过程中的检测效率。
铸铝件是新型合金材料的代表，在近几年中，铝压铸件就开始得到更加广泛的关注。不仅在汽车轻量化中的市场庞大，在精密压铸行业中也开始展露头脚。慢慢开始形成完整的铝压铸件产业链。
另外，五金行业，IT行业，电子信息行业对铝压铸件的需求量也随着发展有增无减。作为铝压铸件的商家，要有针对性的看清市场发展的需求，精密化铝压铸件，铝压铸件汽车配件等等，针对性的迎合市场需求，这样的产品才能够在市场中得到充分的应用，未来才能有更好的发展空间。
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