项目背景
这是一个面向传统制造企业的AI质检项目。客户是一家制造业企业，人工质检受疲劳与培训成本影响，希望引入视觉AI提高一致性。
核心挑战
- 缺陷样本少
- 产线节拍快
- 误判成本（漏检 vs 误检的权衡）
- 与PLC集成
- 边缘部署稳定性
解决方案
- CV缺陷检测模型
- 边缘部署
- 人工复核闭环（人在回路反哺训练集）
- 实时检测和告警
- 数据统计和分析
技术栈
- 深度学习：YOLO 系列 / Vision Transformer
- 框架：PyTorch
- 推理优化：TensorRT
- 工业相机 + Linux边缘盒子
- PLC集成
项目成果
检测速度显著快于人工，漏检率有效下降，质检成本降低，产品一致性提高。
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