容易漏检
疲劳、注意力波动、标准执行不一，细微缺陷漏检后直接流入下道工序，成本后置。
产线节拍越来越快，靠人眼把关越来越难。
疲劳、注意力波动、标准执行不一，细微缺陷漏检后直接流入下道工序，成本后置。
质检结果依赖纸质记录，缺陷类型、批次与工位无法统计归因，质量改进缺数据支撑。
传统机器视觉针对单一项目定制开发，调试周期长、改型成本高，难以快速跟上产线变化。
产线工位相机接入边缘 AI 分析盒，缺陷判定毫秒级完成。
从标准检测项到产线专属模型，按产品与工艺灵活配置。
划痕、污渍、凹陷、毛刺等表面缺陷定位与分级，覆盖金属、塑料、玻璃等材质。
螺丝、卡扣、标签、线束等部件漏装、错装、方向错误检测。
生产日期、批次号、序列号 OCR 读取与比对，条码 / 二维码识别核验。
关键工序操作步骤、工具使用、防护佩戴等作业规范核验。
基于视觉的轮廓、间距、位置量测，判定是否落在公差范围内。
AiDStudio 导入产线数据标注训练，缺陷类别完全自定义，转换部署到边缘设备。
数据不出车间，模型持续迭代，结果直达业务系统。
每一次检测结果都可追溯、可统计、可归因。
| 环节 | 能力 |
|---|---|
| 实时判定 | 毫秒级返回检测结果，缺陷类别与置信度结构化记录 |
| 缺陷分类 | 按缺陷类型 / 工位 / 批次统计，定位高发环节与根因 |
| 数据回流 | 检测样本回流 AiDStudio，持续扩充训练集，模型越用越准 |
| 系统对接 | REST / MQTT 对接 MES、PLC 与质量看板，支持不良品分流 |
| 持续迭代 | 按周 / 月复盘误检漏检样本，更新模型版本并灰度替换 |
视现场而定。AiDBox 支持接入 USB 相机、工业相机与 RTSP 网络摄像头；已有图像采集条件可直接复用，仅需增加边缘分析设备。
可以。在 AiDStudio 中导入产线图片完成标注与模型训练，缺陷类别完全自定义，训练产物一键部署到车间边缘设备。
AiDBox 边缘 NPU 本地推理，单帧检测毫秒级完成，可按产线节拍配置相机触发与结果输出，满足在线检测需求。
可以。检测结果以结构化 JSON 通过 REST / MQTT 输出，可对接 MES、PLC 与看板系统，不良品自动分流或停机联动。
可通过置信度阈值、连续帧确认与检测区域约束调优；针对稳定产线可在 AiDStudio 中按缺陷类型量化误检率与漏检率后验收。
同一套边缘 AI 引擎，适配不同行业场景。