AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)定制開發(fā)過程
大家好，我們是成都小火科技公司，今天是 2025 年 11 月 18 日，星期二。前幾天去拜訪一家汽車零部件制造企業(yè)，車間里還是靠人工進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)檢，工人每天盯著流水線，眼睛都熬紅了，還是難免出現(xiàn)漏檢、誤檢的情況。負(fù)責(zé)人說，他們試過增加質(zhì)檢人員，但成本上去了，效率卻沒明顯提升。其實(shí)這是很多制造企業(yè)的共同困擾，也是我們決定開發(fā) AI 工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)的直接原因。如何用 AI 技術(shù)替代人工質(zhì)檢，既提高精度又降低成本？這就是我們在開發(fā)過程中一直思考的問題。
開發(fā)這款平臺(tái)的背景，是工業(yè) 4.0 浪潮下制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求。隨著生產(chǎn)自動(dòng)化水平的提高，生產(chǎn)線速度越來越快，對質(zhì)檢的效率和精度要求也越來越高。我們公司擁有 ISO9001 和 ISO/IEC 27001 認(rèn)證，研發(fā)人員占比超 80%，之前做過供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)大屏監(jiān)測系統(tǒng)等多個(gè)工業(yè)相關(guān)項(xiàng)目，積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)?？蛻粢婚_始最關(guān)心我們有多少技術(shù)人員、能不能提供開發(fā)進(jìn)度表，我們告知核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)有 20 人，其中 5 人專注于機(jī)器視覺算法開發(fā)，簽訂合同后會(huì)立刻提供詳細(xì)的進(jìn)度表，從需求分析、算法訓(xùn)練到系統(tǒng)部署，每個(gè)階段都有明確的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和負(fù)責(zé)人。
平臺(tái)的核心技術(shù)架構(gòu)基于 Java 和 Go 語言開發(fā)，搭配自主研發(fā)的機(jī)器視覺算法，能實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品缺陷的快速識(shí)別和分類。核心功能包括高速圖像采集、缺陷特征提取、實(shí)時(shí)推理引擎、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議適配等，支持對接不同品牌的生產(chǎn)線設(shè)備。考慮到工業(yè)場景的復(fù)雜性，我們采用了自主服務(wù)器部署方案，選擇國內(nèi)服務(wù)器保障數(shù)據(jù)安全和傳輸速度。創(chuàng)新功能方面，我們加入了缺陷溯源模塊，通過 AI 算法分析缺陷產(chǎn)生的原因，反向給生產(chǎn)環(huán)節(jié)提供優(yōu)化建議，這一功能讓質(zhì)檢從 “事后檢測” 變成了 “事前預(yù)防”。
很多客戶會(huì)問為什么不同公司的報(bào)價(jià)相差這么多，其實(shí)關(guān)鍵在于算法精度和適配能力。我們的 AI 算法經(jīng)過了醫(yī)院一體機(jī)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)等多個(gè)項(xiàng)目的迭代優(yōu)化，在缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率上能達(dá)到 99.5% 以上，而且能快速適配不同類型的工業(yè)產(chǎn)品。客戶還關(guān)心后期維護(hù)費(fèi)怎么收、上線后出現(xiàn)問題會(huì)不會(huì)負(fù)責(zé)，我們承諾上線后一年內(nèi)免費(fèi)提供技術(shù)支持和 bug 修復(fù)，維護(hù)費(fèi)根據(jù)服務(wù)器規(guī)模收取，后期想加功能可以根據(jù)具體需求評估報(bào)價(jià)。另外，我們所有定制開發(fā)項(xiàng)目的代碼版權(quán)都?xì)w客戶所有，這也是很多企業(yè)關(guān)心的重點(diǎn)。
開發(fā)過程中，我們遇到了一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。客戶的產(chǎn)品型號(hào)有十多種，每種產(chǎn)品的缺陷類型和檢測標(biāo)準(zhǔn)都不一樣，一開始算法在部分復(fù)雜產(chǎn)品上的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)不到預(yù)期。我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)連續(xù)一周泡在車間，采集了上萬張產(chǎn)品圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和算法訓(xùn)練，還調(diào)整了圖像采集的光源和角度，最終解決了這個(gè)問題。期間客戶提出想增加質(zhì)檢數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)大屏監(jiān)測功能，我們在不影響整體進(jìn)度的情況下，快速整合了之前做數(shù)據(jù)大屏監(jiān)測系統(tǒng)的技術(shù)方案，滿足了客戶的需求。
復(fù)盤這個(gè)項(xiàng)目，我們總結(jié)出三個(gè)關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)：一是工業(yè)場景的定制開發(fā)必須深入一線車間，了解生產(chǎn)流程和實(shí)際痛點(diǎn)，不能只在辦公室里做設(shè)計(jì)；二是算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，足夠多的真實(shí)場景數(shù)據(jù)才能保證算法的穩(wěn)定性和精度；三是系統(tǒng)適配性要考慮周全，不同生產(chǎn)線、不同產(chǎn)品的差異都要提前預(yù)判。這款 AI 工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)不僅幫客戶把質(zhì)檢效率提升了 3 倍，誤檢率降低到 0.5% 以下，還節(jié)省了大量人力成本。制造業(yè) AI 替代人工的趨勢越來越明顯，我們會(huì)持續(xù)優(yōu)化平臺(tái)的算法和適配能力，為更多工業(yè)企業(yè)提供高效、精準(zhǔn)的質(zhì)檢解決方案。
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