当夜幕降临，成都市区的双子塔在LED灯光的照耀下熠熠生辉，成为夜空中最璀璨的明星。这些灯光不仅美化了城市，也象征着技术的进步与应用。但是，你是否想过，这些精致的LED灯在点亮的一瞬间能够完美无瑕，背后要经历多少严格的检测工序？

  今天，我们要讲述的故事是关于人工智能如何革新工业检测技术，让即使是新手也能成为工业视觉检测的专家。

  在一个典型的电子科技类产品制造厂里，检测员小王每天需要对成千上万的产品做目视检查。作为一名经验比较丰富的检测员，他深知每一个微小的缺陷都可能会影响到产品的最终质量。然而，即便是最细心的人工检测，也难以避免漏检和误检。随着上班时间的增加，小王的注意力不可避免地会下降，导致一些细微的缺陷被忽略。同时，人工检测的效率低下，限制了生产线的速度。

  目前，传统的目视检测已经显得力不从心。高昂的人力成本和不可避免的主观误差，成为制约制造企业提高质量和效率的瓶颈。许多制造企业面临同样的问题。人工目检不仅耗时耗力，还受限于检验人员的经验和注意力。依靠人眼分辨产品缺陷的传统方法，已经不能够满足日益严苛的检测需求。

  此外，人工检测存在主观性、新旧人员熟练度差异、效率低、成本高等问题，难以满足现代工业对高精度和高效率的要求。因此，智能检测技术应运而生，成为解决这一问题的关键。

  随着深度学习技术的加快速度进行发展，工业领域的缺陷检验测试迎来了新的曙光。通过数据标注和模型训练，AI技术似乎能够解决过去难以克服的检测难题。然而，几乎所有公司都急于给自己贴上“人工智能”的概念，结果市场上充斥着各种解决方案，但往往效用不佳。

  确实，有一些AI研究人员深入工业领域，致力于将AI技术真正应用到实践中。但在工业检验测试领域，单纯依赖深度学习和图像处理知识是远远不足的。成功的AI检验测试方案需要综合多方面的知识和技能。

  我们发现，制造企业仍然难以找到比较合适的合作伙伴来帮助解决缺陷检验测试问题，实现检测自动化。许多方案在实际应用中难以达到预期效果，导致企业在提升质量和效率的道路上步履艰难。

  传统AI算法常常要大量数据来驱动，类似于“填鸭式”教育下的学生，一定要通过大量训练才能得出结果。考拉悠然的技术团队深入研究了工业检测的痛点，开发出了一种不需要大量样本的“主动学习AI算法”。

  这种算法能够在少量数据的情况下，迅速达到高准确性的检测水平。它更像一个能举一反三的专家，通过先进的学习机制，即便数据有限，也能保证高准确性的缺陷检验测试，明显降低漏检率，并缩短算法训练时间。

  我们分享一个实际案例。在长三角地区某支架客户的项目中，竞争对手比我们更早到达现场做验证。然而，因他们采用的是传统AI算法，需要大量样本做训练，因此他们在准备阶段浪费了大量时间。两个月后，考拉悠然才开始验证，但我们自研的“主动学习AI算法”能够基于少量OK样本做学习，无需大量样本注册。

  结果，考拉悠然仅用短短一个月就实现了检测，漏检率≤0.1%，过检率≤3%。这样的速度和效率显然让客户非常满意。

  与传统AI算法相比，考拉悠然的解决方案仅需少量的OK样本，便能快速高效地进行缺陷检验测试，明显提高了导入效率，同时通过检验测试过程中的缺陷样本训练实现了高准确性。这也是怎么回事慢慢的变多的企业选择考拉悠然，携手迈向智能检测的新高度。

  在半导体生产的全部过程中，有极大几率会出现多种多样的缺陷。考拉悠然为客户提供了一种便捷的缺陷定义能力。通过考拉悠然的缺陷注册方法，客户只需在图像上选择对应的缺陷类别，系统便会自动提取此类缺陷的特征，并将同类型的缺陷归类到一起，以此来实现缺陷的快速注册和分类。这种方法真正的完成了缺陷定义的客户自定义，而且操作简单便捷、快捷。

  在山西某封装客户的检验测试的项目测试过程中，客户面临着种类非常之多的缺陷。然而，市面上使用的传统计算机视觉（CV）算法仅能对形态差异较大的5-7种缺陷进行分类，这不足以满足快速自定义的需求，对缺陷的统计和分析因为这样变得非常不便。

  为了改善产品缺陷分析并提高效率，该客户开始验证考拉悠然的检测解决方案。考拉悠然的“主动学习AI算法”可以通过对检出的缺陷进行特征学习，实现准确分类，不受缺陷类别数量的限制。只要学习到缺陷的特征，就能进行精确分类。

  这种缺陷注册方法通过一个简单易操作的软件界面实现，客户能轻轻松松实现自定义缺陷分类。利用考拉悠然的解决方案，该客户已完成了超过20种缺陷的注册，缺陷分类准确率高达99%。

  作为一家AI原生技术公司，考拉悠然拥有200多项知识产权和90多项发明专利。让我们通过一系列工业检测案例，了解考拉悠然如何通过AI技术赋能工业检测，助力中国高端制造业的蓬勃发展。

  东莞某支架封装工厂一直依赖人工检测，但人工检测的准确性很难保证，面临出货产品在客户端出现漏检的品质风险。为了更好的提高产品品质，工厂决定引入AOI（自动光学检测）设备，并开始评估各种解决方案。

  在最初的检讨过程中，工厂邀请了行业内的多家友商进行现场测试，但始终无法满足其严格的检测要求。为了达到更高的品质管控标准，工厂不断寻找技术能力更强的解决方案提供商。

  在这个关键时刻，考拉悠然提供了整体解决方案，并在两个月内通过了客户的所有测试要求，最终形成了批量订单，工厂的客户对产品的质量的显著提升感到非常惊喜。这不仅帮助工厂提高了产品质量，还大幅度的提高了产品的市场口碑。

  考拉悠然的支架全自动AOI检查设备依托自主研发的主动学习AI算法、影像缺陷分析和缺陷检验测试等多项技术，具有高检查效率和高准确性，且需要的人工干预少。该设备能够独立显示检查数据统计、不良缺陷分类占比、及时生成报表和实时监控，大范围的应用于注塑和折弯后的检测。

  考拉悠然的主动学习AI算法可以依据特征进行相似度匹配，并在庞大的缺陷特征数据库中进行分类汇总。结合考拉悠然的大模型技术和首创的离散哈希大数据检索技术，该设备实现了快速数据检索和特征匹配，确保高效准确的缺陷分类。该技术还获得了ACM SIGIR的最佳论文奖，进一步证明了其在工业检验测试领域的领先地位。

  玻璃是显示面板的核心材料，其品质直接决定了显示面板的制程效果，因此，玻璃的品质检测至关重要。目前，尤其是大幅面玻璃的检测，市场主要由国外供应商主导，国内还未形成有效的解决方案。然而，随着国产化方针的推进，客户们纷纷寻找国内的解决方案提供商。

  考拉悠然积极应对这一挑战，突破技术壁垒，通过自研光学方案和自动化方案，结合考拉悠然优势的AI算法，形成了完整的解决方案。通过客户的不断技术验证，考拉悠然的解决方案在部分技术上已经超越了国外同种类型的产品的能力。

  考拉悠然的玻璃表面及边缘外观缺陷AOI设备，依托于自主研发的主动学习AI算法、高精度尺寸量测技术和高速数据处理等多项技术，专用于切割精度和外观缺陷检测。

  在东莞某光电玻璃客户检验测试的项目中，客户前期在市面上购买了一台的AOI设备，但在实际运行中出现了设备运动龙门变形、型号切换时间过长（超过8小时）、检测准确性低（漏检率高于1%）等问题，长期无法达到技术要求。

  为实现快速型号切换和稳定检测，客户与考拉悠然达成了二期设备合作。考拉悠然的解决方案不仅完美解决了客户的前期担忧，设备现场交付后迅速达到了验收要求。新型号切换时间缩短至1小时内，致命缺陷无漏检，过检率≤5%，完全解决了客户的质量上的问题，并促成了三期项目的合作启动。

  从电子产品到半导体，从支架封装到光电玻璃，考拉悠然的AI解决方案不仅提升了检测效率和准确性，还帮助客户实现了卓越的品质管理和市场竞争力。未来，考拉悠然将继续致力于为各行业提供更智能、高效的检测解决方案，推动中国制造迈向智能化的新高度，打造更美好的工业未来。

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