汽车镀铬条
高反光表面异常定位，验证细小缺陷与复杂反光干扰下的成像识别能力。
面向工业缺陷检测的四大核心能力
精准
稳定识别微小缺陷
≥99%
检出率
稳定识别0.5mm级等微小异常，降低漏检与过检风险。
高效
匹配生产线节拍
支持快达1秒的检测节拍，并可按工位和检测项目灵活配置。
柔性
适配多厂家多型号
适配不同厂家
兼容各种型号
支持混线检测
支持多厂家、多型号和混线生产，可扩展至X光/CT等检测场景。
智慧
从检测走向质量智能
关联缺陷与型号、位置、时间及生产参数，为缺陷成因分析和工艺优化提供依据。
重点应用：轮毂表面缺陷检测
轮毂缺陷检测
轮毂项目验证
复杂曲面场景中的量产级验证
针对高反光复杂曲面、多轮型、多颜色及数十类外观缺陷，在现有轮毂项目中完成产线验证。
≤12秒/件
满足产线节拍
≥99%
缺陷识别准确率
↓90%+
客户抱怨显著降低
现有项目材料显示，方案已在多家轮毂生产企业应用。
从缺陷检测到工艺改善
不只输出“合格/不合格”，更将缺陷与型号、时间、班次和生产参数关联，形成可追溯、可分析的质量数据。
01
缺陷结构化
记录缺陷类别、尺寸、位置和表面区域，形成结构化质量数据。
02
生产数据关联
关联二维码、型号、设备、班次及PLC/MES参数，建立“一件一档”。
03
缺陷成因与工艺优化
识别缺陷在区域、型号、班次和参数区间中的趋势与潜在关联。
04
工艺闭环改善
用调整前后的缺陷率和分布变化，验证工艺改善效果。
让检测系统成为质量数据入口
持续沉淀检测数据，形成趋势预警、缺陷热力图、参数关联和工艺改善验证，并支持质量数据查询。
缺陷趋势
持续监控质量波动
区域热力图
定位高风险区域
参数关联
寻找潜在工艺因素
改善验证
量化工艺调整效果
从替代人工到降低综合质量成本
价值不仅来自减少人工，更来自降低漏检、客户投诉、返工及质量波动带来的综合损失。
人力成本降低
¥80万+
质量损失降低
¥400万+
综合年化价值
约 ¥500万
人工节省与质量改善的综合回报
基于典型产线场景测算，实际收益因人员配置、质量成本及产量而异。
检测、追溯、分析、改善的质量闭环
1
自动上料定位
精准定位与节拍协同
2
多维图像采集
工业相机与定制光学
3
多型号与多标准
按客户标准柔性配置
4
AI缺陷识别与测量
识别、分类、测量、OCR
5
自动判定与质量追溯
连接PLC、MES与数据库
6
缺陷成因与工艺优化
持续验证工艺改善效果
缺陷检测能力可复制到众多行业
同一套图像采集、AI识别、测量、追溯和质量分析能力，已在多类高反光、复杂结构和大表面样件上进行检测验证。
汽车转向节
面向复杂结构件的局部缺陷识别，可结合特殊光学方案处理低对比度异常。
板材缺陷检测
面向大表面与连续材料的缺陷定位，可用于板材、卷材等在线质量筛查。
异形玻璃
透明/高反光异形件检测样例，可识别气泡、表面破损等外观异常。