中小离散 / 轻工制造(3C · 五金 · 注塑 · 纺织 · 食品包装)
多品种、小批量、季节性订单,产线换型频繁;信息化普遍偏低——排产用 Excel、进度靠电话、工单纸质、质检大量靠肉眼。产线上堆着看不完的质检图像、翻不动的纸质工艺单,老板每天在「招不到质检工」和「客户又退货了」之间救火。视觉缺陷检测是这个行业需求最强、最成熟的 AI 场景。
- 全检替代抽检,质检人力减配,跨班次一致性拉平(机器无疲劳)
- 漏检下降,客诉 / 退货成本从「事后赔」挪到「事前防」
- 报价从数小时压到分钟级,抢回响应窗口
案例数字来自公开厂商案例、非行业普遍值;量化以你的产线实测基线为准。
- 极小样本 / 缺陷率极低的产线——缺陷样本天然稀缺,需先做数据积累期,不承诺开箱即用
- 复杂柔性缺陷(形态多变、跨场景多 SKU、弱小目标)——慎接,需分阶段验证
- 关键允收判定不留人工复判通道——深度学习是黑箱,高风险判定要保留人的最终确认
图纸与质检数据是工厂机密,支持本地 / 专属环境部署,数据不出域。