晶體、顆粒與表面瑕疵的高速檢測。
從真實產線、真實場景來的反饋，是花錢買不到的。
八年駐廠、一條條產線，慢慢沉澱出來的工程經驗。
全棧自研 —— 從傳感器到世界模型，整條鏈路自己掌握。
1 億+ 真實工業場景數據，持續打磨同一個世界模型。
典型檢測點 · KEY CHECKS
表面：氣泡 / 雜質 / 色差卷材 / 膜材連續缺陷包裝桶 / 袋密封檢測標簽與危化品標識產線巡檢與跑冒滴漏儀表與液位讀數
推薦機型：天眼 SkyVision · AOI 軟件
行業方案 · INDUSTRY
化工 / 材料
化工與材料，晶體顆粒與表面瑕疵檢測。
客戶案例 · CASE STUDIES
化工 / 材料 · 卷材與表面
從塗層弱對比邊界、卷材針孔到無窮形態的表面瑕疵 —— 只學良品就能挑出沒見過的缺陷。
場景 · 表面異常檢測
某材料廠 · 紋理表面缺陷
挑戰表面缺陷形態無窮、缺陷樣本永遠凑不齊，強背景紋理還容易蓋住微小瑕疵。
方案APDT 正樣本學習只學良品，沒見過的缺陷形態照樣定位挑出。
99%+圖像級 AUROC
✓只學良品
✓未見缺陷可遷移
場景 · 塗層 / 卷材在線
某塗布卷材廠 · 塗層缺陷在線全檢
挑戰塗層針孔、團聚、邊緣波紋都在微米級，塗層與基材對比極弱，高速卷材難穩定。
方案3D AI-AOI 融合點雲 + 弱對比通道增強，高速卷材在線微米級檢測。
50μm最小檢出
400m/min在線速度
97%+準確率
場景 · 印刷膜降誤報
某印刷膜廠 · 高速卷材降誤報
挑戰印刷膜高速運動，誤報多就等于停機和浪費，跨班次、跨 SKU 精度還要穩。
方案AI-AOI 學習不同機台、材料的「正常變異」，把高速卷材的誤報壓下去。
>95%檢出率
−28%誤報
100%全幅在線
案例為匿名行業場景，指標為微鏈道愛方案的典型可達范圍。
深度案例 · IN-DEPTH
化工 / 材料 · 深度案例
逐一拆解真實場景下的落地路徑 —— 行業背景、痛點、DaoAI 方案與成效。
紋理表面無監督異常檢測：只學良品，未見缺陷也能定位
某材料廠表面紋理複雜、缺陷形態無窮，正樣本難窮舉。DaoAI APDT 只學良品建立正常基線，圖像級 AUROC 穩定在 99% 以上，缺陷類型可遷移到新批次。
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塗層弱對比邊界檢測：主色通道增強，隱性邊界檢出 95%+
某塗布卷材廠塗層與基材色差極小，塗布邊界、漏塗、縮邊在灰度圖上幾乎不可見。DaoAI 通過主色通道增強放大弱對比信號，邊界缺陷檢出率提升至 95% 以上。
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卷材塗層針孔/團聚檢測：3D 融合點雲，>50μm 高速在線
某塗布卷材廠的針孔與團聚是微米級三維缺陷，2D 成像難以區分凹陷與污渍。DaoAI 用 3D 融合點雲在 120–400 m/min 在線檢出 >50μm 缺陷，凹凸一目了然。
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印刷膜/標簽卷材降誤報：學習機台材料正常變異，誤報−28%
某印刷膜廠多機台多材料，正常的色差、底紋變異被旧系統當缺陷誤報。DaoAI 學習每台機器、每種材料的正常變異基線，誤報降低 28%，100% 全幅在線。
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玻璃/無纺布表面缺陷檢測：少樣本上線，檢出 94%+
某材料廠的玻璃與無纺布缺陷樣本稀少、形態多變。DaoAI 以少樣本結合正樣本異常檢測快速上線，半透明與弱紋理表面缺陷檢出率達 94% 以上。
閱讀全文常見問題 · FAQ
化工 / 材料 · AI 視覺質檢常見問題
化工與材料行業 AI 視覺檢測哪些缺陷？
覆蓋卷材針孔與團聚的 3D 檢測、低對比塗層邊界、印刷膜誤報治理、玻璃 / 無纺布少樣本缺陷，以及紋理類無監督異常檢測。
材料表面是連續紋理、缺陷無固定形態，AI 怎麼檢？
DaoAI 用無監督異常檢測學習正常紋理分布，對偏離正常的區域報異常，無需窮舉缺陷類型即可發現新型瑕疵。
卷材高速生產，針孔、團聚這類小缺陷漏檢怎麼辦？
DaoAI 3D 檢測在高速卷材上捕捉針孔、團聚與凸起等微小三維缺陷，結合實時定位實現連續全幅檢測。
低對比塗層和印刷膜誤報多，如何降誤報？
DaoAI 用深度模型區分真實缺陷與印刷 / 塗層正常變化，顯著降低誤報，讓有限的複檢資源聚焦真問題。