在引入 AI 智能驗膠系統前，35 公斤重的橡膠塊需人工逐面檢查，毫米級塑化顆粒等缺陷的檢出率不足 70%。而采用高清工業相機與深度學習模型后，系統可實時識別表面油污、濕斑等 20 余種缺陷

一臺精密的機床由成百上千個零部件組成，螺帽的松動或失效可能導致機床運行精度下降，甚至引發設備故障，造成巨大的經濟損失；在建筑行業，大型建筑的鋼結構連接依賴于高強度螺帽

這是多少工廠老板的噩夢？人工質檢看花眼、漏檢率高、問題卡扣流入市場……最后不僅賠錢，還砸口碑。但現在，視覺檢測設備來了，專治各種漏檢，讓召回風險直接歸零！

轉機出現在視覺檢測設備的規模化應用。以維視智造方案為例：圓蓋進入檢測區瞬間，高分辨率工業相機以0.3mm精度掃描表面，0.2秒內完成360°成像；AI算法同步比對劃痕、污漬、字符缺失等缺陷，氣動分揀臂瞬間踢飛不良品。

這個小巧的弧形零件，卻是電機的“心臟”，一旦出現氣孔、裂紋、尺寸偏差，裝進電機就會引發異響、停轉甚至燒機！過去全靠工人拿著卡尺和放大鏡抽檢，粉塵嗆得人咳嗽，眼睛盯到發花，漏檢率還高達20%。

而隨著消費電子市場對鍵盤產能和品質要求的飆升，一場由全自動視覺檢測設備?引領的“效率革命”正在悄然改寫行業規則——通過AI、光學成像與自動化技術的深度融合，鍵盤生產線實現了24小時無休、零誤差檢測的跨越式升級。

“去年光紐扣質檢就養了20個工人，月工資8萬，結果還是被客戶扣了50萬！”一位江蘇服裝廠老板在行業大會上吐槽。這不是個例——人工質檢效率低、漏檢多、成本高，早已成為服裝行業的“隱形殺手”。

“人工檢測就像用漁網篩沙子，再細心的員工也難免漏掉瑕疵。”技術總監王工坦言，“更可怕的是，90%的客訴都源于這些漏網的缺陷品。”