随着市场竞争加剧，消费者对电子产品的品质要求也越来越苛刻；外观瑕疵不仅会影响到产品的美观度，更是直接影响到消费者对产品购买的意愿和品牌口碑；各大厂家都投入了大量的人工对产品外观瑕疵进行反复的检验确认，力争缺陷品不流到下一环节；然而，由于人工目检的可靠性较低，返工、退货等重大质量事故或成本还是会经常发生；

针对生产商人工目检成本高，效率低以及效果不稳定的问题，科理AI 利用前沿的机器学习技术和独特的光学技术研发出了AI 视觉质检解决方案，该方案已在一些头部品牌的笔记本电脑外壳检测场景中正式投入应用，取得了巨大的财务收益。

笔记本外壳厂家对AI 视觉检测方案的要求如下：

检测部位：外壳正面以及4个侧面，及可视的产品外侧；

瑕疵类别：崩缺、异色、压印、划伤、脏污、杂质等

检测精度：0.03mm²

准确率要求：95%以上（好于人工检测水平）

科理AI 紧紧围绕检测效果和检测效率开展方案设计：

u设备产能

•单产品生产节拍35s/pcs

•综合产能：60pcs/h

u检测准确率

•98%以上

•漏检率小于0.1%

科理AI 团队认为光学技术是该项目成功的核心关键因素，并投入了大量的精力和资源进行项目难点攻关，终开发出了独特的光学解决方式，实现是既定的所有瑕疵的识别；

科理AI 笔记本外壳检测方案落实实施后，该集团企业笔电外壳检验人工减少约120人，同时返工重检的直接成本降低800+万元/年；

同时，科理AI 提供的电子产品外观检测设备性能表现优异，

效率：35s/pcs

视觉模组检测精度：0.0068mm/pixel

过杀率：小于2%；

漏检率：小于0.1%

性能稼动率：98%；

科理AI 视觉解决方案的核心优势

高效性：传统的瑕疵检测方式需要人工逐一检查，效率低下且容易出错。而我们的AI 视觉检测设备利用特有光学技术和巧妙的机械设计，大大提高了生产效率和检测准确性。

智能性：设备内置人工智能深度学习算法，能够不断学习新的瑕疵特征，实现检测模型优化，确保智能设备的综合性能稳定。

易用性：设备操作简单，只需将待检测产品放置在指定位置，系统即可自动完成检测，并输出详细的缺陷报告，为质量控制提供可靠的依据。

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关于科理AI

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