在引入 AI 智能驗膠系統(tǒng)前，35 公斤重的橡膠塊需人工逐面檢查，毫米級塑化顆粒等缺陷的檢出率不足 70%。而采用高清工業(yè)相機與深度學習模型后，系統(tǒng)可實時識別表面油污、濕斑等 20 余種缺陷

一臺精密的機床由成百上千個零部件組成，螺帽的松動或失效可能導致機床運行精度下降，甚至引發(fā)設(shè)備故障，造成巨大的經(jīng)濟損失；在建筑行業(yè)，大型建筑的鋼結(jié)構(gòu)連接依賴于高強度螺帽

這是多少工廠老板的噩夢？人工質(zhì)檢看花眼、漏檢率高、問題卡扣流入市場……最后不僅賠錢，還砸口碑。但現(xiàn)在，視覺檢測設(shè)備來了，專治各種漏檢，讓召回風險直接歸零！

轉(zhuǎn)機出現(xiàn)在視覺檢測設(shè)備的規(guī)模化應用。以維視智造方案為例：圓蓋進入檢測區(qū)瞬間，高分辨率工業(yè)相機以0.3mm精度掃描表面，0.2秒內(nèi)完成360°成像；AI算法同步比對劃痕、污漬、字符缺失等缺陷，氣動分揀臂瞬間踢飛不良品。

這個小巧的弧形零件，卻是電機的“心臟”，一旦出現(xiàn)氣孔、裂紋、尺寸偏差，裝進電機就會引發(fā)異響、停轉(zhuǎn)甚至燒機！過去全靠工人拿著卡尺和放大鏡抽檢，粉塵嗆得人咳嗽，眼睛盯到發(fā)花，漏檢率還高達20%。

而隨著消費電子市場對鍵盤產(chǎn)能和品質(zhì)要求的飆升，一場由全自動視覺檢測設(shè)備?引領(lǐng)的“效率革命”正在悄然改寫行業(yè)規(guī)則——通過AI、光學成像與自動化技術(shù)的深度融合，鍵盤生產(chǎn)線實現(xiàn)了24小時無休、零誤差檢測的跨越式升級。

“去年光紐扣質(zhì)檢就養(yǎng)了20個工人，月工資8萬，結(jié)果還是被客戶扣了50萬！”一位江蘇服裝廠老板在行業(yè)大會上吐槽。這不是個例——人工質(zhì)檢效率低、漏檢多、成本高，早已成為服裝行業(yè)的“隱形殺手”。