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时间：2025-09-09 编辑：半导体检测设备服务网
识渊科技如何实现高精快工业质检
『 01 首先，AI质检的发展史是怎样的呢？』
1 初始阶段采用人工目检。即在强光和工装的辅助下用目力看出严格的尺寸、完整的结构、有序的布局等。但存在主观判断和目视疲劳，会造成人力成本增加、生产节拍变缓等。
2 随后发展为传统机器视觉应用。实现了产品检测的自动化，但依赖固定的成像环境、人工的编程能力，很难实现同类产品的标准化复制应用，特别是在涉及不确定性缺陷、混检、图文标签检测等场景上更是束手无策。
3 当前阶段，AI质检逐步兴起。在传统工业机器视觉的基础上，AI质检解决了质量标准一致性和对于复杂缺陷无法识别的问题，有着稳定、高效的优势，但仍有一些难点限制了行业的发展。
『02 AI视觉工业质检技术落地难点是什么？』
01 小样本
工业生产中的缺陷是由非受控因素产生的，且无公开数据集可供使用，因此数据获取难且匮乏是一直以来制约AI技术在工业机器视觉领域应用的重要因素；
02 高精度
包括尺寸小、对比度低、过检率和漏检率指标严格，特别是关键缺陷要达到零漏杀和极低的误报率；
03 多SKU柔性化生产
工业应用场景复杂，经常是小批量、多SKU生产，泛化要求高
『03 识渊科技如何解决这些难点，实现高精快检测？』
以识渊的PCBA光学检测设备为例，对比行业同类设备有以下显著优势：
优势一
数据依赖度低：识渊通过算法创新提高了数据采集和利用效率，在数据样本较少的情况下依然能够保持良好的模型性能。
如何做到:
在供给侧，识渊利用生成式人工智能AIGC技术，针对性地生成了SMT缺陷数据，来辅助检测模型训练，很好地缓解了SMT缺陷检测中不同真实数据样本分布不均衡、采集成本高的痛点。
在需求侧，识渊则采用无监督/自监督/半监督等学习策略，让深度学习算法本身对数据的需求和依赖大大减少。
优势二
顶级性能指标：可将框选检测区域、阈值设置等核心准备环节的耗时从传统设备的4-8个小时降低至1分钟之内。同时，在保证0漏报的前提下，误检率维持在低于1%的水准，远低于传统设备10-20%的检测数值。
如何做到：
识渊基于自研的深度学习算法，通过对各器件高维特征的提取及高效学习，实现了更精准的缺陷分辨。同时基于AI智能决策系统，自动生成不同器件、不同缺陷类型、不同检测区域的决策指标，简化编程、智能判断等能力远高于其他同类型产品，从而大大特高生产质量和生产效率。
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