液晶屏在线异物线路检查机，用于检测液晶面板Bonding前后产品缺陷的AOI设备，主要检测异物、腐蚀、划伤等缺陷，从而提高产线良率和生产厂家的制程控制能力。

ACF导电粒子压痕+异物检查机是用于检测液晶面板Bonding段COG和FOG部位上出现的ACF导电粒子压痕情况以及Bonding异物，包括导电粒子的数量、分布、压痕强度、偏位、各类异物等。其核心技术是运用红外和微分干涉技术，采用线扫相机对液晶面板COG、FOG上Bump区域进行光学成像，通过传统图像算法和AI深度学习算法对图像进行分析，最终确认该目标检测对象是否合格。

目前市场上现存的传统AOI检测设备大多不具备AI深度学习功能，普遍存在误报率高等痛点，无法实现自动化生产，生产效率低下。AI人工智能系统通过网络与友商AOI设备通信，并在友商AOI设备检测结果的基础上，利用基于深度学习的AI人工智能系统进行复判，降低误报率，提高检测准确率。  AOI +AI：AI赋能友商AOI设备，减少误判率，提升检出率！ 在精密电子元件焊点检测、半导体晶圆微米级瑕疵筛查等工业质检核心场景中，传统人工目检的效率瓶颈与精度局限被彻底打破。融合 AI 技术的自动光学检测（AOI）系统，正以 “全链条渗透、自主化决策” 的核心能力，贯穿研发、生产、运维全流程，推动产业基因实现从 “人工主导” 到 “智能驱动” 的升维变革。   传统 AOI 设备虽具备高速图像捕捉能力，却受限于规则算法的固有桎梏。面对电子元件焊点的虚焊、偏移，或半导体晶圆的细微划痕、隐性污染等复杂缺陷，预设的检测阈值难以覆盖千万级的缺陷变体，导致误判率居高不下，部分场景甚至高达 30%，最终仍需依赖人工复检，既耗时又难以保证检测一致性。   而 AI 技术的深度注入，彻底颠覆了传统 AOI 的检测逻辑。通过深度学习模型对海量产品缺陷样本进行迭代优化训练，系统不再局限于 “像素比对”，而是自主构建起类人类的 “视觉理解” 能力 —— 能够精准识别缺陷的形态特征、形成逻辑，甚至预判潜在质量风险。以某头部电子企业的 PCB（印制电路板）检测场景为例，AI-AOI 系统将焊点缺陷识别准确率提升至 99.5%，误判率则骤降至 0.02%。这不仅是检测精度的飞跃，更标志着工业质检从 “被动识别” 迈向 “主动认知” 的新阶段：机器真正理解了 “何为合格”，实现了从 “判断结果” 到 “理解逻辑” 的跨越。   更重要的是，AI 驱动的 AOI 系统并未止步于 “发现问题”，而是进一步向 “解决问题” 的全流程决策中枢演进。在高端显示面板产线中，系统实时采集、分析检测数据，并将结果同步反馈至前道工艺设备，形成 “检测 - 分析 - 调控” 的闭环。例如，当检测到面板镀膜厚度出现异常波动时，AI 系统会即刻联动溅射机，自动调整工艺参数，将质量干预从传统的 “事后补救” 转变为 “事中纠正”，从源头减少不良品产生。   这一闭环决策能力的底层支撑，源于以虚数科技 DLIA 工业缺陷检测系统为核心的协同框架。该框架以 DeepSeek 大模型作为决策中枢，结合工业知识图谱解析复杂工艺规则，实现 “质量数据驱动柔性排产” 的智能运营。当某批次电子元件缺陷率突然异常升高时，系统会自动追溯问题根源，同步调度替代物料，并动态调整下游生产工单，避免产线因物料问题陷入停滞，最大化保障生产连续性。   如今，在无人值守的 “黑灯工厂” 中，AOI 自动化决策系统已实现自主巡检、智能决策、动态优化的全流程闭环。在此模式下，工人不再困于重复枯燥的目检工作，转而成为 AI 模型的 “训练师”，专注于标注新型缺陷、优化模型算法；工程师也无需手动调试繁琐的设备参数，而是通过引导大模型探索更优工艺方案，释放更多精力于技术创新与流程优化。   这种转变的本质，是工业生产中 “认知资源” 的重新配置：将人类擅长的创造性规则定义、复杂问题思考等核心能力充分发挥，同时让机器承接高频次、高精度、高重复性的执行任务，实现 “人机协同” 的最优效能。这并非单纯的技术胜利，更是机器智慧与人类意志的深度共鸣 —— 流水线依旧高速运转，但每一道工序的弧光里，都镌刻着 “效率与精度”“创新与执行” 协同进化的印记。在 AI 与 AOI 的深度融合下，工业生产制造流程正不断突破传统边界，向着更智能、更高效、更柔性的未来持续进化。

生产作业AI监测系统   生产作业AI监测系统（生产作业防错AI监测系统）能够采集作业流程、员工和设备的运动轨迹，能够识别生产作业中漏装、错装、漏拿、漏打等错误，包括员工的拿取动作、运动轨迹、插装位置等，并及时发出告警，不仅提高了生产效率，还减少了因人为错误导致的产品质量问题。 除了实时监测，该系统还能够监控生产过程的合规性，留存与审核生产相关的记录和数据，这对于企业的合规性管理和风险控制具有重要意义。

  AI 机器视觉行为分析：确保产线作业遵循SOP标准作业流程   制造业的标准作业流程（SOP）旨在优化产品质量、缩短生产周期，并保障操作人员的安全，避免工安事故的发生。然而，在实际生产过程中，人为的疏忽或懈怠往往导致作业员未能完全遵循SOP的要求执行操作。因此，对作业流程进行长期、持续的监控与改进，是确保SOP有效实施的关键。 为确保作业员严格遵守SOP，制造企业需建立有效的监测机制。过去，制造商通常依靠人工方式进行产线监测，以确认作业是否符合标准程序。然而，逐人逐步骤的监控不仅耗费大量人力和时间，也难以覆盖每一条生产线。这一管理瓶颈促使制造商积极寻求自动化解决方案。 本系统基于机器视觉与深度学习技术，通过工业相机实时采集作业数据，实现对工位操作流程的AI智能监测与分析，并与MES系统无缝集成，确保生产合规性与产品质量一致性。一套能够全天候监测产线上每一个组装动作的解决方案。

AI包装工位防漏防错检测系统 AI视觉装箱防漏防错检测系统   一、业务痛点分析 1. 人工依赖度高      人员长时间作业易疲劳，导致包装过程中出现**漏装、错装**等问题，质量稳定性难以保障。 2. 换型频繁挑战      某些行业日均换型3-5次，人工频繁切换作业模式易出错，适应性不足。 3. 追溯能力缺失      新能源汽车等行业要求全流程可追溯，但传统方式缺乏过程数据记录，难以精准锁定问题批次。