本期导读
基于人工检测和传统机器视觉检测的方法，存在检出低、误检高、对复杂背景抗干扰能力差、人员复判工作量大等弊端。以某 3C 产品供应链企业产品外观检测为例，每月人工视觉检测人力成本超过200万，质检人力员工占比为20%~40%，目前依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。
研华Inspection AI 工业视觉平台通过深度学习和图像处理算法，自动识别瑕疵位置及类别，实现对产品复杂表面的深度分析，以达到大幅节省人力、提高产品生产效率及稳定性的效果。
研华Inspeciton AI工业视觉平台可广泛应用于3C电子、半导体、汽车制造、纺织等领域，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续性提升品质检测，从而降本增效。
研华Inspeciton AI工业视觉平台具有快速导入、高效部署的特点，并支持多个工业视觉检测算法，包括表面检测、颜色识别、瑕疵分类、缺陷标识、尺寸测量等。
高检出低误报识别缺陷
基于成熟的AI基础引擎和行业模型，快速精准判断工业产品表面是否有缺陷，解决质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题，检测精度高、误报率低。
轻量式一体化快速部署
采集、标注、训练和部署一站式完成，场景复制成本低，可快速导入部署，配合自动化生产线，集成度高，实现自动检测、自动处理。
高泛化性可靠性
采用丰富的数据扩增方法以及多模型融合策略，即使被测对象出现：角度和位置发生变化、存在噪声、亮度有波动、对象重叠等问题，也可稳定检测瑕疵。
有效减少人力成本
通过模型剪枝、模型压缩等实现推理加速，大幅减少推理耗时。并且识别精度稳定可靠，可实现7*24小时高效工作，极大减少人力成本。
研华Inspection AI工业视觉平台基于计算机视觉模型、算法库及样本图像，结合深度学习 AI 算法，完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型。根据确定的训练模型，对现场采集图像进行推理预测，并反馈结果给企业生产业务系统，实现相关设备控制的功能。
套餐1：Inspection AI Standard
该套餐包括边缘AI推理机、AI算法推理服务以及交互界面，在轻量化部署推理的前提下，快速准确实现工业场景中缺陷的识别。
套餐2：Inspection AI Pro
该套餐在Inspection AI standard的基础上，搭载AI训练服务器，支持自学习、模型离线更新等服务，适用于需实时更新模型的场景。将各个产线收集到的缺陷图片上传至AI服务器后，在服务器端进行模型再训练，并选择最优模型部署到边缘端推理机。
在PCBA DIP 生产线，焊锡点难免出现短路、空焊、锡多、锡少、锡洞等缺陷，需要人工目检并进行修补。即使采用传统AOI技术，但对不同机种需定义相对应的所有焊点检测区域且缺陷表征复杂，导致检测耗时、误检过高。
研华Inspection AI工业视觉平台高效识别数十万枚焊点缺陷，能够快速准确检出短路、空焊、锡多、锡少及锡洞等一系列缺陷。整体检出率>99.5%、误判率<2% ，质检时间缩短>30%！