工业AI质检解决方案

方案概述

工业AI质检解决方案是运用人工智能模型训练与图像推理技术，解决制造企业端到端的生产成品缺陷自动监测的AI创新应用。模型训练基于产线输入的样本数据，进行数据集创建、数据标注、模型训练、模型评估等一系列活动，将符合高精度要求的模型文件发布到图形推理模块。图像推理模块使用模型训练发布的模型以及预置的AI推理算法，针对产线工业相机获取的原始图片进行推理分析，完成产品的自动检测。该方案具有强算力、低延时、抗干扰、自学习等特性。随着缺陷库的完善，检测精度会持续提升，它将成为工业质量检测的理想技术。

方案优势

聚合行业知识

凝聚拓维20+工业行业经验，聚焦质检业务，质检精度高标准，多类产品高效训练

实现专业领域行业知识沉淀，构造循环优化的算法模型

端到端高性价比

提供AI部署、运维、迭代升级一系列服务

实现生产制造现场端到端的软硬一体化解决方案

智能化操作运维

成熟场景开箱即用

小样本训练，2小时完成模型迭代，新产品型号快速上线

图形界面操作，零代码，无需专业AI人员换型，赋能企业自主运维

相比人工质检优势显著

人工抽检全量占比低，AI质检覆盖率100%

人工质检问题难追踪定位，AI质检快速锁定缺陷目标

人工质检效率低，同成本下AI质检效率是人的10倍

人工质检风险预警滞后，AI实时质检，实时推送

人工质检受主观因素影响，AI质检自定义质检模板，避免主观差错

典型能力

工业OCR：对制造构成中涉及的字符信息进行识别，包括数字、字母字符串内容识别，支撑典型字符工艺（印刷、镭雕），支持标准字库以及自定义字库的数据采集、标注、训练、识别应用。

异物检测：对制造过程组装过程中可能引入的确定种类的冗余物体检测，如组装过程中涉及的器件，以任意的姿态和位置出现在非组装位置形成冗余异物。

器件错漏反检测：对工业生产过程中各类器件组装的种类位置错误、器件缺失、角度姿态反装进行检测。典型工艺对象包括导热垫、螺钉、标签、PCB器件、插件、压接件等。

胶体检测：对制造过程的点胶工艺，判断胶体面积，支持非规则形态的胶体区域提取，适应胶体与结构件对比度差异、不同材质胶体的成像差异，通过准确提取胶体区域并计算面积，匹配点胶工艺参数。

核心价值

服务项目

某头部家电制造企业

该企业面向全球几乎所有国家生产冰柜，各国技术标准、外观要求等差异较多，混流生产模式不可避免。总装环节的混流生产模式给质量控制带来极大挑战，应用AI质检后实现了质检的自动化和高准确率，降低混流生产带来的质量控制风险，检出率和正确率均＞99%。

某计算机制造企业

该企业引入AI质检，赋能产线制程质量管理，覆盖台式机、服务器等产品的主板放置、主板和内存条安装、固定、接线、埋线、盖板和下料等多道工序，检测准确率99%+，实现质量过程可追溯，提高产品质量、增加企业产能。