计算机视觉 + 深度学习

AI智能质检系统
实施方案

基于计算机视觉和深度学习的智能质检解决方案，实现外观缺陷的自动化检测，提升质检效率，降低人工成本

99.5%

检测准确率

85%

效率提升

70%

成本降低

180+

实施案例

核心AI技术栈

前沿技术驱动的智能质检

计算机视觉

图像处理与特征提取

深度学习

CNN卷积神经网络

边缘计算

实时检测响应

大数据分析

质量趋势预测

智能检测能力

覆盖多种缺陷类型

表面缺陷检测

划痕、裂纹、凹陷
污点、气泡、异物
色差、斑点、条纹

尺寸精度检测

长宽高尺寸测量
孔径、间距检测
角度、平面度测量

组装完整性检测

零件缺失、错装
位置偏移、角度
标识、字符识别

焊接质量检测

焊点位置、大小
虚焊、假焊识别
焊接外观缺陷

包装质量检测

标签位置、完整性
封口质量检测
包装破损识别

OCR字符识别

条码、二维码识别
印刷字符检测
生产日期验证

实施流程

五步完成智能质检系统部署

1

需求调研与方案设计

深入了解检测需求，分析产品特点和缺陷类型，制定个性化的智能质检方案

2

样本采集与数据标注

采集合格品和不合格品样本，进行高质量的数据标注，为AI模型训练提供数据基础

3

AI模型训练与优化

运用深度学习算法训练检测模型，持续优化调参，确保检测准确率达到99.5%以上

4

系统集成与现场部署

完成软硬件集成，安装工业相机和光源，部署检测系统，与产线MES系统对接

5

试运行与持续优化

开展试运行测试，收集实际运行数据，持续优化模型，提供长期运维支持

应用价值

智能质检带来的全面提升