2D AI AOI 設備降低印刷膜/標簽卷材誤報

在化工/材料行業，印刷膜/標簽卷材的質量檢測至關重要。隨着本地大模型規模化商用在工業視覺質檢領域的探索，微鏈道愛 2D AI AOI 設備為解決檢測難題帶來新方案。

用戶場景：某化工材料領域的頭部廠商，在其印刷膜/標簽卷材的生產線上，需要對產品表面的印刷質量、字符清晰度、裝配完整性等進行檢測。檢測對象包括各類印刷膜和標簽卷材，這些產品广泛應用於包裝、標識等領域。

痛點：在傳統的檢測方式下，該廠商面臨着嚴重的量化困境。漏檢率約為 1.2%，導致部分有缺陷的產品流入市場，影響品牌聲誉。誤報率高達 35%，這使得大量合格產品被誤判，需要人工複檢，增加了人力成本和時間成本。同時，隨着本地大模型規模化商用在工業視覺質檢領域成為熱點方向，傳統檢測方法難以滿足智能化、高效化的需求。

技術原理

微鏈道愛的 2D AI AOI 設備采用高分辨 2D 成像和深度學習二次判圖技術。高分辨 2D 成像能夠捕捉印刷膜/標簽卷材表面的微小細節，其微米級的精度可以檢測到如微小劃痕、油墨不均等缺陷。深度學習二次判圖則利用先進的算法對成像進行分析，通過大量的樣本訓練，模型能夠準確識別不同類型的缺陷。語義誤報過濾功能是其核心優勢之一，它可以根據缺陷的語義信息，如缺陷的類型、位置、大小等，對誤報進行有效過濾。例如，對於一些由於材料紋理等正常現象產生的誤報，系統可以通過語義分析將其排除，從而大大降低誤報率。

• 高分辨 2D 成像：提供清晰、準確的圖像，為後續分析提供基礎。
• 深度學習二次判圖：通過不斷學習和優化，提高缺陷識別的準確性。
• 語義誤報過濾：基於語義信息，精準排除誤報。

微鏈道愛解決方案與產品

以 2D AI AOI 設備為核心，該設備具備高速在線全檢能力，能夠在不影響生產節拍的情況下，對印刷膜/標簽卷材進行全面檢測。其微米級的檢測精度可以滿足行業的嚴格要求。配套的 DaoAI AI AOI 軟件系統，利用視覺基礎模型的特征認知，一塊良品 5 分鐘即可實現 0 代碼自動編程，並且支持 APDT 正樣本/少樣本學習（1-20 張良品），能夠快速適應不同的產品檢測需求。在實際落地過程中，首先將設備安裝在生產線上，對產品進行實時檢測。軟件系統會根據預設的檢測標準對圖像進行分析和處理，一旦發現缺陷，及時發出警報。

微鏈道愛 2D AI AOI 設備，以先進技術為化工/材料行業印刷膜/標簽卷材檢測帶來高效解決方案。

量化成效：使用微鏈道愛的 2D AI AOI 設備後，該廠商的檢測成效顯著。檢出率提高到了 98.8%，漏檢率降低至 <0.2%，確保了產品質量。誤報率降低了 -65%，大大減少了人工複檢的工作量。換型時間縮短至 5min，提高了生產線的靈活性和效率。