工厂AI应用四大价值
👁️
人工目检不可靠
人工检测疲劳导致漏检，一致性差，无法满足高精度要求
🧠
AI部署门槛高
算法开发周期长，模型训练需要大量数据和算力
🔗
系统集成难
AI检测结果无法与MES/QMS系统打通，形成信息孤岛
核心功能
工厂AI应用核心能力
01
👁️ AI视觉检测
基于深度学习的目标检测、缺陷分类、OCR识别，支持外观缺陷、尺寸测量、字符识别等场景。
- ✓ 缺陷检测(划痕/脏污/变形)
- ✓ 尺寸测量与定位
- ✓ OCR字符识别
- ✓ 检测结果实时回传
AI视觉检测 · 结果界面
📷 检测结果通过率 96.5%
✅
OK
✅
OK
❌
NG
划伤
当前检测: 第1,258件 · 不良品: 44件
02
🧠 AI模型管理
模型训练、部署、版本管理一站式平台，支持模型版本迭代、A/B测试，零代码部署。
- ✓ 模型训练与自动部署
- ✓ 模型版本管理
- ✓ A/B测试对比
- ✓ 性能监控与告警
AI模型管理 · 模型列表
| 模型名称 | 版本 | 精度 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 外壳缺陷检测V3 | v3.2.1 | 98.5% | 生产中 |
| 支架尺寸测量 | v2.0.0 | 99.1% | 生产中 |
| PCB焊点检测 | v1.5.0 | 97.2% | 测试中 |
03
🔗 推理API & 系统集成
标准RESTful API接口，检测结果自动回传MES/QMS/安灯系统，实现AI+制造全链路打通。
- ✓ 标准化推理API接口
- ✓ 检测结果自动回传
- ✓ 与MES/QMS集成
- ✓ 不良品自动触发安灯
推理API · 调用日志
$ curl -X POST /api/v1/inference \
-H "Content-Type: image/jpeg" \
-d @sample.jpg
-H "Content-Type: image/jpeg" \
-d @sample.jpg
{
"detections": [
{"label": "划痕", "confidence": 0.98, "bbox": [120,45,200,80]}
],
"result": "NG",
"inference_ms": 45
}
客户案例
真实客户，真实效果
LE
某白光LED封装厂
LED封装 · 500人 · 年产10亿颗痛点：人工目检效率低，漏检率约3%，客户投诉频繁；荧光粉涂布不均匀等微缺陷难以识别
方案：部署AI视觉检测系统，识别支架划伤、金线断裂、荧光粉异常等10+种缺陷
效果：检测速度提升20倍(0.05s/颗)，漏检率降至0.1%以下，每年减少客诉损失200万