引言：成都双子塔璀璨光影背后的智能革新
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，背后需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。
01 传统目视检测的困境
在一个典型的电子产品制造厂里，检测员小王每天需要对成千上万的产品进行目视检查。作为一名经验丰富的检测员，他深知每一个微小的缺陷都可能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。随着工作时间的增加，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。高昂的人工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。
02AI检测的概念与应用，谁才是真正的王者？
随着深度学习技术的快速发展，工业领域的缺陷检测迎来了新的曙光。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。但在工业检测领域，单纯依赖深度学习和图像处理知识是远远不够的。成功的AI检测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合适的合作伙伴来帮助解决缺陷检测问题，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。
03AI检测新高度：从“填鸭式”到“举一反三”
传统AI算法通常需要大量数据来驱动，类似于“填鸭式”教育下的学生，需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测，显著降低漏检率，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进行验证。然而，由于他们采用的是传统AI算法，需要大量样本进行训练，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样本进行学习，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测，显著提高了导入效率，同时通过检测过程中的缺陷样本训练实现了高准确性。这也是为什么越来越多的企业选择考拉悠然，携手迈向智能检测的新高度。
04 缺陷定义的主权：客户说了算
在半导体生产过程中，可能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，从而实现缺陷的快速注册和分类。这种方法真正实现了缺陷定义的客户自定义，而且操作简便、快捷。
主动学习AI算法：华中封装客户的首次体验
在山西某封装客户的检测项目测试过程中，客户面临着种类繁多的缺陷。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，这无法满足快速自定义的需求，对缺陷的统计和分析因此变得非常不便。
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”能够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，客户可以轻松实现自定义缺陷分类。通过使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%。
05 考拉悠然——半导体制造及封装测试领域视觉检测设备的智胜之选
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。
珠三角某支架工厂的蜕变
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难以保证，面临出货产品在客户端出现漏检的品质风险。为了提高产品品质，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，工厂的客户对产品品质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，还大幅提升了产品的市场口碑。
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测等多项技术，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，广泛应用于注塑和折弯后的检测。
考拉悠然的主动学习AI算法能够根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测领域的领先地位。
AOI设备如何让玻璃检测更完美
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类产品的能力。
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测项目中，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%，彻底解决了客户的质量问题，并促成了三期项目的合作启动。
06 结语：AI引航高端制造新未来
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加智能、高效的检测解决方案，推动中国制造迈向智能化的新高度，打造更加美好的工业未来。