Manufacturing AI / Visual Inspection
AI视觉质检平台
面向零部件外观、装配状态、尺寸偏差等高频质检场景，构建从图像采集、模型识别到缺陷闭环追踪的一体化质检系统。
成功案例 > AI视觉质检平台
30%+复检工作量降低
毫秒级在线识别响应
多工位统一质检模型管理
项目背景
某类离散制造产线存在零件型号多、人工目检一致性不足、缺陷追溯周期长等问题。传统规则检测对复杂反光、轻微划痕、装配错位等异常覆盖不足，需要通过 AI 视觉能力提升检测稳定性，并把质检结果沉淀为可分析的数据资产。
解决方案
系统在产线关键工位部署工业相机与边缘推理节点，结合缺陷检测、目标定位、OCR识别与异常分级模型，对产品进行实时检测。检测结果同步进入质检看板，支持缺陷图片留档、批次追溯、模型版本管理和人工复核闭环。
图像采集
支持多相机、多角度、多光源策略，适配反光件、金属件、注塑件等不同表面。
模型识别
按工位配置检测模型，覆盖划伤、漏装、错装、脏污、尺寸异常等类型。
闭环追溯
缺陷图片、模型结论、批次信息和复核结果统一归档，方便质量分析。
功能模块
- 缺陷样本管理：支持样本标注、审核、版本归档和训练集管理。
- 在线推理服务：边缘端实时识别，异常结果秒级推送到看板。
- 复核工作台：人工复核、误检标记、漏检补录，持续优化模型。
- 质量分析报表：按产品、批次、工位、缺陷类型统计良率趋势。
应用成效
项目上线后，质检过程从“人工经验判断”逐步转向“模型识别 + 数据复核”。系统帮助产线减少重复目检压力，提高缺陷发现的稳定性，并为后续工艺优化提供可量化依据。
