鍵盤鍵帽、塑殼外觀與通用件裝配檢測。
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
外觀：劃痕 / 髒污 / 色差印刷 / 絲印 / LOGO 檢測裝配缺件與錯位尺寸與形位公差標簽 / 條碼 / 噴碼包裝完整性核查
行業方案 · INDUSTRY
消費品 / 通用
消費電子與通用件，外觀與裝配的一致性把關。
客戶案例 · CASE STUDIES
消費品 / 通用 · 多品種小批量
SKU 多、換型頻繁、缺陷樣本少 —— 1–20 張良品快速上線、5 分鐘 0 代碼換型，外觀瑕疵照樣挑得出。
場景 · 裝配完整性
某五金工具廠 · 裝配缺漏件檢測
挑戰多品種切換，缺件、錯裝、多料、異物等裝配異常多，新品種又總缺樣本。
方案AI-AOI 裝配完整性檢測 + 遷移學習，新品樣本砍 40% 精度照樣穩。
92%+檢出率
−40%新品樣本
28裝配缺陷類
場景 · 絲印 / logo 印刷
某消費電子廠 · 機身 logo 印刷檢測
挑戰多機台、多 logo 小批量，雙重印刷、斷印、缺筆畫，缺陷樣本稀少。
方案APDT 少樣本學習，1–20 張良品即可上線，自動判讀替代人工目檢。
>40%提速
1–20良品上線
0缺字漏印
場景 · 反光外觀 / 快速換型
某家電廠 · 金屬機殼外觀分級
挑戰反光金屬曲面上的微小劃痕、凹坑人眼難辨，產線初期連不良樣本都沒有。
方案APDT 正樣本學習僅用良品訓練，0 代碼自訓練，換型不再數小時重編程。
−94%缺陷逃逸
✓僅良品上線
✓0 代碼換型
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
消費品 / 通用 · 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。
裝配缺漏件與錯裝的遷移學習上線：28 類缺陷、檢出 92%+
某消費電子廠多品種小批量產線，新品導入時缺陷樣本幾乎為零。DaoAI 以遷移學習沿用歷史模型，新品樣本減少 40% 而精度不降，統一識別 28 類裝配缺陷，缺漏件與錯裝檢出率穩定在 92% 以上。
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機身 Logo 與絲印檢測：APDT 僅 1–20 張良品上線，效率提升 40%+
某家電廠的機身 Logo 與絲印頻繁換版，缺陷樣本難以收集。DaoAI APDT 正樣本學習僅用 1–20 張良品即可上線，穩定識別雙印、斷印、缺筆畫等印刷缺陷，檢測效率較人工提升超過 40%。
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高 SKU 標簽印刷檢測：30 分鐘換型、檢出 99.5%、誤剔<0.3%
某五金工具廠標簽 SKU 數以千計，換線極其頻繁。DaoAI 每 SKU 僅需 20–50 張金樣建模，換型 30 分鐘內完成，標簽缺陷檢出率達 99.5%，誤剔率控製在 0.3% 以下。
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反光金屬機殼外觀分級：僅良品訓練上線，缺陷逃逸下降 94%
某消費電子廠的反光金屬機殼成像困難、缺陷樣本稀少。DaoAI 僅用良品訓練即可上線，實現 0 代碼換型與微米級精度的外觀分級，缺陷逃逸率較人工下降 94%。
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注塑件外觀檢測：飛邊/縮水/色差一站識別，快速換型上線
某注塑件廠模具多、顏色批次多，外觀缺陷形態雜。DaoAI 以良品基準與 APDT 正樣本學習統一識別飛邊、縮水、色差等缺陷，5 分鐘 0 代碼換型，小批量多品種也能快速上線。
閱讀全文常見問題 · FAQ
消費品 / 通用 · AI 視覺質檢常見問題
消費品製造中 AI 視覺能檢測哪些外觀缺陷？
覆蓋注塑外觀缺陷、反光金屬外殼劃傷、絲印 / 印刷字符與 Logo 缺陷、高 SKU 標簽印刷核驗，以及裝配缺件 / 錯配檢測。
消費電子 SKU 多、換款快，AI 質檢能快速適配嗎？
可以。DaoAI 一塊良品樣板 5 分鐘編程上線，無需缺陷樣本庫，高 SKU 換款時快速複用模型，適合多品種快速迭代。
反光金屬外殼和噴塗面劃傷難檢，怎麼解決？
DaoAI 結合多角度打光與特征認知模型抑製反光，在高光外殼上穩定檢出細微劃傷、壓痕與色差。
裝配缺件、錯裝這類問題能在線拦截嗎？
可以。DaoAI 在線核對裝配完整性與正確性，拦截缺件、錯件與錯配，避免不良品流入下一工序或出廠。