产线质检的三大痛点
我们在电子厂看到质检员每天要处理2000个零件的外观检测。漏检率高达5%，夜班效率下降40%。更棘手的是：1.招不到年轻质检员 2.培训周期长达3个月 3.缺陷类型每年新增15种。
BVS-AI质检方案架构
采用BVS-AI视频分析服务器搭载自研算法沙盘：
1. 硬件层：支持海康/大华等IPC利旧，兼容国产昇腾/NVIDIA显卡混搭部署
2. 算法层：大模型预检+小模型精修的复合架构，应对螺钉缺失、划痕等23类缺陷
3. 平台层：提供标准化API对接MES系统，检测结果实时同步生产看板
在汽车零部件项目中，我们通过边缘计算节点实现了：
- 0.3秒/件的检测速度
- 误报率＜0.8%
- 支持产线速度≤12米/分钟
四个关键价值点
1. 成本骤降：某家电企业6条产线减少质检员18人，ROI周期7.2个月
2. 持续进化：算法每月迭代1次，新增缺陷类型训练周期≤3工作日
3. 柔性适配：支持不同光照条件（200-1500Lux）下的稳定识别
4. 运维极简：远程诊断+自动标定，设备在线率＞99.6%
典型落地场景
- 电子装配：SMT贴片偏移、焊点虚焊检测
- 注塑成型：飞边、缺料、色差识别
- 金属加工：划伤、毛刺、尺寸公差测量
- 包装工序：标签错贴、喷码缺损判定
为什么选择我们
15年专注工业视觉，累计部署800+质检点位。拥有：
- 全栈国产化能力（从算法到推理芯片）
- 200+预置质检模型库
- 7×24小时应急响应机制
- 提供SDK支持二次开发
某光伏组件客户案例：在EL检测环节实现98.7%的缺陷识别准确率，年节省人力成本217万元。
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