挑战与方案
胶囊外观缺陷检测(80类)
挑战缺陷种类多达 80 类，操作员连续作业 2–3 小时后漏检率显著上升，可达 10%–15%。
方案操作员通过图形化界面自行标注样本训练模型，0 代码完成 80 类缺陷检测模型建立。
80类覆盖缺陷类型
<1%漏检率(原12%)
<2%误检率(原7%)
医药 / 制药 · 应用场景 · APPLICATION
胶囊外观缺陷检测(80类)
胶囊外观缺陷种类繁多，是制剂环节质量控制中最依赖人工经验的一环。
场景 · 胶囊外观与色差
胶囊外观缺陷检测(80类)
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本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。
常见问题 · FAQ
胶囊外观缺陷检测(80类)最主要的挑战是什么？
缺陷种类多达 80 类，操作员连续作业 2–3 小时后漏检率显著上升，可达 10%–15%。
DaoAI 是如何解决这个问题的？
操作员通过图形化界面自行标注样本训练模型，0 代码完成 80 类缺陷检测模型建立。
这套方案能达到什么效果？
在实际产线案例中，覆盖缺陷类型达到 80类，漏检率(原12%)达到 <1%，误检率(原7%)达到 <2%（案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质，具体以实测为准）。
胶囊外观缺陷检测(80类)的费用大概是多少？
胶囊外观缺陷检测(80类)的费用因产线规模、检测点位数量与部署方式(云端/边缘/本地化)而异，不同客户配置差异较大，暂不提供统一报价单；可预约 Demo 获取针对性报价与实施周期评估。