智能家居 · 智能家居视觉检测
智能家居2025某智能家居品牌

智能家居视觉检测

用 6 台 AI 视觉检测设备替代 18 名质检员,漏检率从 3% 降到 0.08%。

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项目背景

客户的面板类产品外观缺陷种类多、批量小、换型频繁,人工质检漏检率高,且招工越来越难。

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我们的方案

我们部署 6 台视觉检测设备,覆盖划伤、脏污、色差、装配缝隙四类缺陷;用配方管理实现 15 分钟内换型,检测数据实时上传到客户 MES。

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项目结果

  • 漏检率从 3% 降到 0.08%
  • 替代 18 名质检员
  • 换型时间 15 分钟
  • 检测数据 100% 可追溯

项目最大的挑战是“小批量、多品种”:同一个车间有 40 多个型号,每个型号的缺陷标准都不一样。

我们把检测标准做成配方:每个型号对应一组光源、相机参数与缺陷阈值。换型时扫描工单二维码,设备自动调用配方,15 分钟内完成切换。

上线前用两周时间收集真实产线样本,对模型做微调;上线后保留人工复检通道,前三个月每天对比 AI 与人工的判定结果,直到漏检率稳定在 0.1% 以下。

一开始我们担心 AI 检测不稳定。跑了三个月,漏检率比人工低了一个数量级,换型也比想象中快。

生产经理 · 某智能家居品牌
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