掃描一塊樣板
用當前批次的一塊參考板，AI 自動學習元件位置與外觀 —— 不需要 CAD，也不需要缺陷庫。
主權 AI 價值 · SOVEREIGN AI
工藝機密，只留在你的產線裡。
良品率曲線、缺陷特徵庫、工藝引數 —— 這些是工廠最核心的商業機密。按 IDC 的主權框架，AI 質檢大腦首先要滿足資料主權：SDK / API / Docker 靈活部署，樣板影象、檢測結果與訓練權重全程不出廠，也不會被用於訓練任何第三方模型。
- 工藝引數不外流
良品樣板與缺陷特徵庫是幾十年生產經驗的結晶 —— 我們只幫你用，不幫別人學。
- 邊緣推理 <12ms，斷網也能用
核心檢測邏輯跑在產線本地，不依賴外部網路與雲端可用性。
- 越用越準的模型，只屬於你
產線反饋持續訓練本地專屬模型 —— 越用越準的是你自己的競爭力，不是公共底座。
5分鐘程式設計上線（原 3 小時）
1張良品樣板即可建模
99%+檢出準確率
−80%誤報 false call
100萬+真實訓練影象
100%本地 · 資料不出廠
AI 自動對映元件
秒級定位元件、引腳與極性；旋轉、翻轉、同色器件都能準確識別，不靠手畫 ROI。
AI 推導檢測閾值
從樣板自動推導判定閾值，產線員工即可上手；並從每一次反饋中越用越準。
特徵認知 Feature Cognition
在特徵空間檢測，而非顏色空間- 百萬級元件預訓練 · APDT 正樣本學習
理解元件的"身份"，而非比對畫素與顏色相似度；僅需 1–20 張良品樣板即可覆蓋同類特徵，無需負樣本庫。
- 同色器件不再誤報
黑板黑件、銀線銀件等同色場景，特徵空間天然可分。
- 任意朝向 · 抗汙染
旋轉、翻轉、表面汙染都能精準定位。
越用越準 · 資料閉環
每一次反饋都讓模型更聰明- 即學即更
質檢員標註一次誤報，模型更新，同類錯誤不再復發。
- 語義級誤報過濾
區分可接受的工藝差異與真缺陷，誤報隨反饋持續下降。
- 資料資產沉澱
針對你的產品與缺陷不斷最佳化，成為越用越強的專屬模型。
靈活部署 · DEPLOYMENT
嵌入你現有的 AOI / 視覺裝置與產線軟體。
標準介面對接 MES / 上位機，結果實時迴流。
一鍵私有化部署，環境隔離、易於運維。
隨 DaoAI 2D / 3D 裝置開箱即用。
權重與資料 100% 留在廠內，安全合規。
<12ms 本地推理，無需上雲、斷網可用。
覆蓋缺陷型別 · DEFECT COVERAGE
缺件 / 錯件立碑 Tombstone極性 / 翻轉連錫 Bridge偏移OCR 字元異物少錫表面汙染 / 碎屑DIP 焊點分類
| 對比維度 | 傳統規則 AOI | 通用 AI AOI | DaoAI 軟體系統 |
|---|---|---|---|
| 檢測正規化 | 顏色 / 模板匹配 | 通用分類網路 | 視覺基礎模型 · 特徵認知 |
| 建模資料 | 人工規則 | 數千張缺陷圖 | 一張良品樣板 |
| 程式設計耗時 | 每塊板 3–5 小時 | 取決於 AI 工程師 | 員工 5 分鐘完成 |
| 持續最佳化 | 固定演算法 | 需廠商重訓 | 產線反饋即學即更 |
| 部署 | 專機繫結 | 常需上雲 | SDK/API/Docker · 100% 本地 |
常見問題
5分鐘自動程式設計AI質檢大腦建模需要哪些資料？
微鏈道愛的5分鐘自動程式設計AI質檢大腦，基於視覺基礎模型的特徵認知，一塊良品樣板即可建模。無需CAD、也無需缺陷樣本庫，簡單高效，能快速投入使用。
該質檢大腦與傳統規則AOI相比有什麼優勢？
對比傳統規則AOI，我們的質檢大腦採用視覺基礎模型特徵認知，一塊良品樣板5分鐘就能完成程式設計，而傳統方法每塊板需3-5小時，且我們能持續最佳化，越用越準。
這個質檢大腦可以靈活部署嗎？
可以。它支援SDK整合、REST API標準介面對接、Docker容器一鍵私有化部署、本地一體機開箱即用等多種方式，資料100%留廠，邊緣推理<12ms，斷網也可用。
以上問答由人工智慧輔助生成，僅供參考；具體產品引數與服務承諾以商務溝通為準。