项目背景

随着工业4.0时代的到来，制造业面临着产品质量一致性、生产效率与成本控制的多重挑战。某大型制造企业是国内领先的电子元器件制造商，年产量超过2亿件产品，传统的人工质检方式已无法满足其高效率、高精度的质量控制需求。

企业希望通过引入AI技术革新质量检测流程，实现对产品外观、尺寸、功能性缺陷的自动化、高精度检测，提升产品良率，降低生产成本。

面临挑战

• 产品种类多样，不同产品线缺陷类型复杂多变，需要高适应性的检测系统
• 部分微小缺陷肉眼难以识别，传统视觉检测系统存在较高的漏检率和误判率
• 生产线速度快，要求检测系统具备极低的延迟和高并发处理能力
• 生产环境复杂，光照条件不稳定，增加了检测难度
• 质检数据孤立，无法与MES系统有效集成，难以支持全流程质量追溯

解决方案

浩熵科技基于自主研发的工业视觉AI技术，为客户打造了全面的智能质检解决方案：

1. 多模态缺陷检测系统

结合高精度相机阵列和深度学习模型，实现对划痕、凹陷、异物、色差等30+种缺陷类型的精准识别，支持微米级细微缺陷检测。系统采用自研的轻量级CNN架构，处理延迟低至20ms，满足高速生产线要求。

2. 自适应图像增强技术

针对复杂工业环境下的光照变化问题，开发自适应图像增强算法，通过实时光线补偿和图像增强，确保在各种光照条件下均能获得高质量的检测图像。

3. 智能学习与优化平台

构建闭环学习系统，通过对漏检和误判案例的持续学习，不断优化算法性能。同时支持少样本学习，只需少量样本即可快速适应新产品线和新缺陷类型。

4. 质量追溯与分析系统

开发与企业MES系统深度集成的质量数据平台，实现从原材料到成品的全链路质量数据追溯，通过大数据分析发现质量问题根源，支持预测性维护。

实施效果

主要成果：

• 产品缺陷检出率从人工检测的92%提升至99.7%，误判率控制在0.5%以内
• 检测速度提升400%，单台设备日均可处理超过15万件产品
• 质检人力需求减少65%，年节省人力成本超过500万元
• 良品率提升3.2%，年节约材料和返工成本约800万元
• 通过质量数据分析，发现并解决5个关键工艺问题，进一步提升产品质量
• 系统部署3个月后实现投资回报，客户计划在全部20条生产线推广此解决方案

客户评价

"浩熵科技的AI质检系统彻底改变了我们的质量控制流程。系统不仅能发现人眼难以察觉的微小缺陷，还能随着生产需求的变化持续优化。最令人惊喜的是，它不仅是一个检测工具，更是帮助我们发现并解决根本生产问题的分析平台。这是我们迈向智能制造的关键一步。"