行业挑战 - 消费电子行业面临人才瓶颈 精密检测工程师需求激增但供给不足 人工质检无法满足每分钟数千件的单线产能需求 [1] - 产品质量管控难度高 缺陷种类庞杂且成像环境复杂 人工巡检易产生系统性误判 [1] - 传统机器视觉方案算法泛化能力不足 适配多品类产品及多元缺陷成本高昂 [1] 技术解决方案 - 依托工业大模型与智能体技术构建软硬件生态 实现全流程外观缺陷检测 无需专业算法人员即可完成模型训练与产线部署 [2] - IndustryGPT作为工业多模态大模型 提供从数据标注到模型优化的全流程智能化指导 智能体Agent可自动生成代码并动态调整参数 [2] - SMore ViMo智能工业平台覆盖1000个细分场景 提供数据管理、视觉方案设计及端侧运行一站式功能 支持轻量化部署与柔性化适配 [3] - 五轴AI-AOI设备采用5轴联动柔性设计 实现对多曲面复杂结构电子产品的360°无死角检测 检测精度和效率显著提升 [3] - 提供双面5轴和单面5轴两类检测一体机 覆盖大中小型电子产品需求 支持企业根据产能灵活配置设备 [3] 实施成效 - 可同时检测耳机盖和后壳的异色、油污等超过16种缺陷类型 [4] - 过杀率低于5% 重大缺陷漏检率为0% 单件检测时间仅需2秒 [4] - 单台设备支持4-20个穴位并行检测 可替代20名目检工人 [4] - 一套算法模型支持多型号产品 通用理解大模型具备快速迁移能力 大幅降低企业成本 [5] - 每年为生产商节省百万级资源损耗 通过减少原材料浪费与返工成本提升整体效益 [5]