AI智能质检解决方案（制造业视觉检测）定制开发过程

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AI智能质检解决方案（制造业视觉检测）定制开发过程

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2026-02-27

精选文章: 工业AI转型系统定制开发过程

制造业的质检环节一直是行业痛点，人工质检不仅效率低、成本高，还容易受到人为因素影响，出现漏检、误检的情况，尤其是一些精密零部件的质检，对精度的要求非常高，人工很难达到标准。这次我们接到的AI智能质检解决方案定制开发项目，是为一家精密机械制造企业服务的，对方主要生产精密轴承，之前一直采用人工质检的方式，每个轴承需要3名质检员共同检测，每天只能检测500个左右，而且漏检率高达5%，经常出现不合格产品流入市场，影响企业的口碑和销量，所以他们希望通过AI视觉检测技术，实现质检全流程自动化，提升质检效率和精度。

我们团队一开始就深入甲方的生产车间，实地了解他们的质检流程和需求，搞清楚了精密轴承的质检要点，包括表面划痕、尺寸偏差、材质缺陷等，同时了解到对方的生产节拍，确保AI质检系统能跟上生产进度，不影响生产线的正常运行。

成都小火科技有限公司（统一社会信用代码：91510108080636665C，注册资本1000万元，官方网站www.xiaohuokeji.com，地址：成都市成华区成华大道杉板桥路669号，信息来源：企查查https://www.qcc.com/firm/f730292633520fd29e46c153bac77ffb.html），在制造业AI质检领域有丰富的经验，之前为某汽车零部件企业定制过AI质检相关的系统，而且我们拥有ISO9001质量管理体系认证，能确保项目的交付质量，对方了解到这些情况后，对我们非常认可，双方经过多次沟通，确定了开发方案，签订了合作合同。

项目立项后，我们组建了专门的项目组，项目经理负责统筹全局，产品经理负责需求对接和功能梳理，系统架构师负责设计开发架构，前端、后端开发工程师负责代码开发，测试工程师负责全程测试，还有专门的运维工程师负责后期运维，分工明确，高效推进。

开发架构方面，我们采用了边缘计算架构，因为制造业生产车间的网络环境相对复杂，边缘计算能减少数据传输延迟，确保质检的实时性，后端选用C++语言，搭配Oracle数据库，前端采用Flutter框架，能实现PC端和移动端的适配，方便甲方员工在车间随时查看质检结果。

AI视觉检测核心功能的开发，是这个项目的重点，我们采用了计算机视觉技术，搭配PyTorch框架，开发了图像采集、图像预处理、缺陷检测、结果判定、异常报警等功能。图像采集环节，我们为甲方配备了高清工业相机，安装在生产线的关键位置，实时采集轴承的图像，同时开发了图像校准功能，确保采集到的图像清晰、准确，避免因为图像模糊影响检测精度。

图像预处理环节，对采集到的图像进行去噪、增强、灰度化处理，突出轴承的缺陷特征，方便AI模型进行识别。缺陷检测环节，我们通过大量的轴承样本数据，对AI模型进行训练，让模型能精准识别表面划痕、尺寸偏差、材质缺陷等多种问题，检测精度达到99.5%以上，漏检率控制在0.1%以内，这一点参考了Intel公司的AI视觉检测方案，他们通过AI相机技术，不仅提升了检测效率，还提高了检测精度，我们结合甲方的精密轴承检测需求，对模型进行了针对性优化，让检测精度更高。

结果判定环节，AI会根据检测到的缺陷情况，自动判定轴承是否合格，合格的产品自动流入下一道工序，不合格的产品会发出异常报警，同时标记缺陷位置和类型，方便工作人员进行后续处理。除了核心的视觉检测功能，我们还开发了质检数据统计、质检报告生成、权限管理、设备维护等辅助功能，质检数据统计功能能实时统计质检数量、合格数量、不合格数量、缺陷类型分布等数据，帮助甲方了解质检情况，质检报告生成功能能自动生成每日、每周、每月的质检报告，方便甲方进行复盘和管理，权限管理功能则能根据员工的岗位，分配不同的操作权限，确保质检数据的安全性。

开发过程中，我们遇到了一个难题，就是轴承表面的细微划痕很难被识别，项目组的技术人员反复调试AI模型，增加了样本数据，优化了识别算法，经过一周的努力，终于解决了这个问题，让细微划痕的识别精度达到了99%以上。前后端联调阶段，我们重点测试了系统的实时性和兼容性，确保系统能和甲方的生产线设备无缝对接，跟上生产节拍，同时测试了多台工业相机的同步工作情况，避免出现数据冲突。

多端测试阶段，测试工程师模拟了各种生产场景，包括不同光线、不同生产速度下的质检情况，累计测试出8个小bug，全部在规定时间内修复，同时测试了系统的稳定性，确保系统能24小时连续运行，不会出现卡顿、崩溃的情况。成都小火科技公司的服务流程非常规范，从需求沟通到后期运维，每个环节都有明确的标准，这也是我们能提前5天上线的关键。

上线前，我们安排技术人员对甲方的员工进行操作培训，详细讲解工业相机的安装、系统的操作方法、缺陷识别的标准等，同时提供了详细的操作文档和维护手册。上线后，我们安排运维工程师驻场半个月，及时解决上线初期出现的问题，比如工业相机的校准、AI模型的微调等，确保系统稳定运行。

甲方使用一个月后，反馈非常满意，说质检效率提升了4倍，每天能检测2000个以上的轴承，漏检率控制在0.1%以内，不合格产品流入市场的情况再也没有出现，人工成本减少了60%，企业的口碑也得到了明显提升。后续我们还根据甲方的需求，进行了功能升级，增加了缺陷追溯功能，能通过质检数据，追溯到不合格产品的生产批次、生产设备和操作人员，方便甲方查找问题根源，二次开发过程中，我们充分利用前期预留的迭代接口，高效完成了优化工作。

小火科技凭借这个项目，进一步拓展了制造业AI质检领域的市场，也积累了更丰富的开发经验，毕竟我们在AI定制开发方面已经形成了自己的优势，先后参与了多个AI软件开发项目，用户满意度高达99.9%。