方案概述

工業AI質檢解決方案是運用人工智能模型訓練與圖像推理技術，解決制造企業端到端的生產成品缺陷自動監測的AI創新應用。模型訓練基于產線輸入的樣本數據，進行數據集創建、數據標注、模型訓練、模型評估等一系列活動，將符合高精度要求的模型文件發布到圖形推理模塊。圖像推理模塊使用模型訓練發布的模型以及預置的AI推理算法，針對產線工業相機獲取的原始圖片進行推理分析，完成產品的自動檢測。該方案具有強算力、低延時、抗干擾、自學習等特性。隨著缺陷庫的完善，檢測精度會持續提升，它將成為工業質量檢測的理想技術。

方案優勢

聚合行業知識

凝聚拓維20+工業行業經驗，聚焦質檢業務，質檢精度高標準，多類產品高效訓練

實現專業領域行業知識沉淀，構造循環優化的算法模型

端到端高性價比

提供AI部署、運維、迭代升級一系列服務

實現生產制造現場端到端的軟硬一體化解決方案

智能化操作運維

成熟場景開箱即用

小樣本訓練，2小時完成模型迭代，新產品型號快速上線

圖形界面操作，零代碼，無需專業AI人員換型，賦能企業自主運維

相比人工質檢優勢顯著

人工抽檢全量占比低，AI質檢覆蓋率100%

人工質檢問題難追蹤定位，AI質檢快速鎖定缺陷目標

人工質檢效率低，同成本下AI質檢效率是人的10倍

人工質檢風險預警滯后，AI實時質檢，實時推送

人工質檢受主觀因素影響，AI質檢自定義質檢模板，避免主觀差錯

典型能力

工業OCR：對制造構成中涉及的字符信息進行識別，包括數字、字母字符串內容識別，支撐典型字符工藝（印刷、鐳雕），支持標準字庫以及自定義字庫的數據采集、標注、訓練、識別應用。

異物檢測：對制造過程組裝過程中可能引入的確定種類的冗余物體檢測，如組裝過程中涉及的器件，以任意的姿態和位置出現在非組裝位置形成冗余異物。

器件錯漏反檢測：對工業生產過程中各類器件組裝的種類位置錯誤、器件缺失、角度姿態反裝進行檢測。典型工藝對象包括導熱墊、螺釘、標簽、PCB器件、插件、壓接件等。

膠體檢測：對制造過程的點膠工藝，判斷膠體面積，支持非規則形態的膠體區域提取，適應膠體與結構件對比度差異、不同材質膠體的成像差異，通過準確提取膠體區域并計算面積，匹配點膠工藝參數。

核心價值

服務項目

某頭部家電制造企業

該企業面向全球幾乎所有國家生產冰柜，各國技術標準、外觀要求等差異較多，混流生產模式不可避免。總裝環節的混流生產模式給質量控制帶來極大挑戰，應用AI質檢后實現了質檢的自動化和高準確率，降低混流生產帶來的質量控制風險，檢出率和正確率均＞99%。

某新能源汽車制造企業

該企業需要對新能源車輛電池托盤等大尺寸、高精度部件進行檢測，需檢測部件存在上千個尺寸測量點位，傳統檢測方式單個托盤需要6小時檢完，因此無法做到全檢，后續質量事故帶來大量罰款。通過AI測量專機可實現1000個以上點位同步檢測，單個托盤僅需60s即可檢完，因此可實現質量全檢，降低質量損失。