工业 AI 视觉解决方案
行业挑战
工业质检中的主要挑战
人工目视检测稳定性不足
人工检测受人员经验、班次和疲劳程度影响。判断标准不一致，容易造成漏检、误判和质量波动。
缺陷样本稀缺，传统 AI 模型落地门槛高
良品占比高、异常缺陷偶发，很难收集足量标注缺陷样本；传统深度学习方案缺样本就无法上线，项目周期被无限拉长。
多 SKU 频繁换型，检测系统改造成本高
产品料号迭代快，传统视觉方案每换一款产品都要重新开发、调试程序；换型耗时久，无法柔性适配多品种小批量产线。
视觉系统和产线 PLC、分拣设备对接复杂
新增检测设备需要大量适配调试，和现有工控、剔除机构、MES 打通难度大；集成周期长，容易造成产线停线风险。
解决方案
适配现有设备与专用检测任务
Apexera Card 与 Vision 用于升级现有视觉系统；Apexera Station 面向托盘芯片方向与丝印检测，提供成套检测设备。
面向制造现场的本地 AI 推理硬件，为现有工业相机和视觉系统提供缺陷识别能力，数据本地处理，降低上传与延迟压力。
- 实时图像采集
- 边缘 AI 处理
- 低延迟检测
- 工业 I/O 与设备连接
用于工业质检任务配置、模型管理、缺陷评审和质量数据看板，帮助团队把 AI 检测结果转化为可管理、可追溯的质量流程。
- 小样本学习
-
多 SKU 管理
- 可视化视觉工作流
-
模型与应用全周期管理
基于AI视觉的托盘芯片检测设备，25秒完成一整盘芯片的方向和丝印双检测，逐格精准定位NG，防止芯片方向和错料流入下游。
- 芯片方向 + 丝印双检
- 按芯片型号配置检测方案
- 1:1料盘热图检测结果显示
应用价值
提升检测一致性与部署效率
围绕检测质量、换型效率与多产线管理配置 AI 视觉应用。
统一标准判定缺陷
AI 以固定标准持续识别，缺陷在本工序即时检出，不良品不流入下游，减少批量返工。
0%
下游不良风险降低
支持多产品、多料号换型
一套平台管理多 SKU 检测方案，料号切换一键调用；随产品与料号变化调整模型和检测流程，减少每次换型重复搭建系统的工作。
0–0%
人工检测工作量减少
降低改造成本与实施周期
复用已有视觉硬件，减少新增设备投入；轻量化部署，缩短产线改造调试时间。通过可视化工具配置检测应用，减少定制开发。
0
%
报废与返工成本降低
复用已验证的模型与检测流程
已验证模型可跨工位、跨产线复用，统一判定基准，消除不同班组、不同产线质检尺度差异。
0%
检测一致性
应用场景
常见检测任务与行业应用
面向产品、零部件与生产过程中的质量控制任务，按检测目标选择合适的成像与 AI 分析方式。
装配完整性检查
表面缺陷检测
多点位检测
OCR 字符识别
液位检测
异物检测
适用行业
