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隨著市場競爭加劇，消費者對電子產品的品質要求也越來越苛刻；外觀瑕疵不僅會影響到產品的美觀度，更是直接影響到消費者對產品購買的意愿和品牌口碑；各大廠家都投入了大量的人工對產品外觀瑕疵進行反復的檢驗確認，力爭缺陷品不流到下一環節；然而，由于人工目檢的可靠性較低，返工、退貨等重大質量事故或成本還是會經常發生；

針對生產商人工目檢成本高，效率低以及效果不穩定的問題，科理AI 利用前沿的機器學習技術和獨特的光學技術研發出了AI 視覺質檢解決方案，該方案已在一些頭部品牌的筆記本電腦外殼檢測場景中正式投入應用，取得了巨大的財務收益。

筆記本外殼廠家對AI 視覺檢測方案的要求如下：

檢測部位：外殼正面以及4個側面，及可視的產品外側；

瑕疵類別：崩缺、異色、壓印、劃傷、臟污、雜質等

檢測精度：0.03mm2

準確率要求：95%以上（好于人工檢測水平）

科理AI 緊緊圍繞檢測效果和檢測效率開展方案設計：

u設備產能

?單產品生產節拍35s/pcs

?綜合產能：60pcs/h

u檢測準確率

?98%以上

?漏檢率小于0.1%

科理AI 團隊認為光學技術是該項目成功的核心關鍵因素，并投入了大量的精力和資源進行項目難點攻關，最終開發出了獨特的光學解決方式，實現是既定的所有瑕疵的識別；

科理AI 筆記本外殼檢測方案落實實施后，該集團企業筆電外殼檢驗人工減少約120人，同時返工重檢的直接成本降低800+萬元/年；

同時，科理AI 提供的電子產品外觀檢測設備性能表現優異，

效率：35s/pcs

視覺模組檢測精度：0.0068mm/pixel

過殺率：小于2%；

漏檢率：小于0.1%

性能稼動率：98%；

科理AI 視覺解決方案的核心優勢

高效性：傳統的瑕疵檢測方式需要人工逐一檢查，效率低下且容易出錯。而我們的AI 視覺檢測設備利用特有光學技術和巧妙的機械設計，大大提高了生產效率和檢測準確性。

智能性：設備內置人工智能深度學習算法，能夠不斷學習新的瑕疵特征，實現檢測模型優化，確保智能設備的綜合性能穩定。

易用性：設備操作簡單，只需將待檢測產品放置在指定位置，系統即可自動完成檢測，并輸出詳細的缺陷報告，為質量控制提供可靠的依據。

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消費電子產品外觀檢測的AI 解決方案