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基于AI+视觉技术实现产品的缺陷识别及分类，实现工业产品的外观表面细粒度质量检测

整体方案

3C零部件缺陷检测解决方案
通过机械臂机构和光学成像方案，实现对3C零部件外观多个表面的缺陷检测，通过智能判定逻辑实现产品的多元化交付

汽车零部件缺陷检测解决方案

支持对汽车零部件、冲压件、涂装件等进行专业图像采集，并提供专业外观缺陷检测模型，实现汽车相关部件的缺陷检测

钢铁外表面缺陷检测解决方案

支持对热轧、冷轧、钢端面等产品的表面缺陷检测，相较传统解决方案准召率全面提升10-20%

细分领域方案

3C-结构件缺陷检测通用型质检机

3C 产品通常对精密度和外观要求非常高，而微小结构件检测产量大，人工检测成本高，缺陷类型多，因此希望通过智能检测代替原有人工检测。百度与生态合作伙伴共同研发了高度集成的一体化 3C 智能工业质检设备，设备上线后可减少 90%以上的质检员，方案能兼容各类40 * 40 * 40mm 的结构件检测

3C-固定点位缺陷检测方案
对于固定点位检测场景（例如笔记本内层检），错漏安装可能会导致巨大的返工成本和售后成本。采用百度深度学习模型对固定点位场景进行智能检测，可大幅提升检测精度和效率，并可通过机械调整工作距离来实现不同尺寸产品的兼容需求

3C-外壳件表面缺陷检测方案
受缺陷特征不清晰不明显等因素影响，人工检测无法有效确保质量，同时生产产品需要按照销售地区不同进行质量等级的划分。百度采用一体化的检测方案，进行在线实时外观检测，开放阈值、长度、面积、灰度等信息，支持对产品的等级进行调整，并对检测结果进行实时统计反馈

钢铁-中厚板检测方案
传统表检设备面对中厚板检测因为粉尘、杂质、氧化铁皮等因素的干扰，往往检测指标不能达到要求，仍需人工为主进行缺陷检测，对于检测人员来说，工作量大，危险系数高。百度针对现场情况，可定制检测方案，采用上下双排检测方式，并加固光学采集设备，保证在恶劣环境中可以长时间正常工作

纺织-智能验布机方案
对于纺织行业原布检测，受传统技术局限，无法处理无规律图片，且复杂的纹理分类能力差，抗干扰能力差，漏检误检高，同时存在模型复用性差、调参复杂、新增缺陷和优化困难等问题。百度与合作伙伴合作打造的智能验布机，可通过AI模型进行缺陷的快速筛查，检测效果优于人工

方案架构

首钢集团
基于原有高速相机全程拍摄的带钢表面图像，通过深度学习构建全新缺陷识别模型，缺陷分类准确率较现有模型可以提升10%以上

宝武集团
通过蓝宝石高温图像采集装置扫描钢包1200°C内衬，实时上传包口包壁包底渣线图像，依据钢包熔损预测模型，有效实现钢包内衬风险的精准预判和实时预警，实现精益化生产

广汽本田
汽车厂总装车间中对车灯检测的场景，通过交付客户工业视觉智能平台，实现多种车型的车灯检测，准确率达99%以上

精研科技
通过百度与微亿智造联合打造的3C微小部件解决方案，实现超过22个缺陷类型、18个光源模型在500ms内的快速处理，满足客户交付指标，项目整体替代90%以上质检员

工业视觉智能平台
基于AI深度学习技术解决产品外观缺陷检测的端云一体化平台

质量分析预警系统
基于全量实时质检数据进行的产品缺陷预警和质量趋势统计分析