面向离散制造场景，构建可持续优化的视觉质检体系，解决误检漏检并提升良率。

业务痛点

• 产品多型号切换频繁
• 人工质检稳定性受经验影响
• 缺陷闭环与工艺改进脱节

方案架构

• 多工位视觉采集与统一标注体系
• 缺陷识别模型与规则引擎协同
• 质检结果反哺工艺参数优化

预期业务指标

• 漏检率降低 30%+
• 质检节拍提升 20%-40%
• 关键产品良率持续提升

实施建议

建议按照“试点验证-流程联动-规模复制”的节奏推进，并将识别准确率、响应时效、闭环率纳入统一验收体系。

常见问题

多型号产品如何快速切换？

通过模板化参数配置和小样本增量学习可缩短切换周期。

误检率如何控制？

建议“模型+规则”双层校验，并建立误报回流机制。

如何和MES协同？

通过接口打通批次、工单、缺陷数据，实现质量追溯。