AI视觉识别在工业质检中的应用案例

项目背景

企业生产过程中部分外观缺陷依赖人工目检，不同人员判断标准不完全一致，检测记录也难以沉淀为可分析的数据。

客户需求

• 建立稳定的图像采集和样本管理流程。
• 识别划痕、污点、缺口、变形等典型缺陷。
• 支持人工复核和误判样本回流。
• 统计缺陷类型、批次和产线分布情况。

技术方案

本项目主要关联稳格科技人工智能开发能力，结合业务流程、数据接口、现场环境和后续维护要求进行方案设计。

• 设计相机、光源和拍摄工位配合的采集方案。
• 建立样本标注规范，区分缺陷类型和正常样本。
• 训练并部署视觉识别模型，输出缺陷位置和置信度。
• 后台提供复核、样本回流、报表统计和模型迭代入口。

实施过程

项目按照需求梳理、方案确认、原型设计、核心开发、联调测试和上线复盘的节奏推进。实施过程中重点关注现场使用流程、数据准确性、权限边界和后续维护方式，有助于支持系统不仅能上线，也能长期运行。

交付成果

• 质检判断标准更加统一，检测结果可以记录和追溯。
• 人工复核从全量检查转为重点复核，减少重复劳动。
• 缺陷数据可以按批次、工序和类型统计。
• 模型具备持续迭代条件，可随样本积累逐步优化。

可复用经验

AI质检项目需要先解决光照、拍摄角度、样本质量和缺陷定义问题。算法只是其中一环，采集环境和复核流程同样决定项目效果。