精准洞察制造现场的视觉 AI
从分散的硬件配置到 AI 建模、判定与反馈， 将全流程整合为一体，为现场提供最流畅的检测工作流。
现场运营瓶颈
针对现场问题的定制化检测
从多个维度分析客户的真实数据与环境约束，为每道工序建立最契合、最稳定的判定标准。
缺陷形态多样，判定标准模糊
应用稳定的缺陷检出算法
建立精准的判定标准，保持生产良率的一致性
从视觉模型到检测运营
即使检测对象与生产条件发生变化，依然能确保可复用的模型资产与运营流程，这正是关键所在。
基于工业图像的模型应用预训练方法，深入理解质感、形状与微小缺陷模式
- 基于少量数据的初期验证
- 按产品系列管理再训练候选
定制化运营方式标准化检测类型快速落地，高难度工序按现场量身定制
- 复用相似工序的解决方案，缩短交付周期并即时确保稳定性
- 面对前所未有的严苛环境，从 AI 模型到基于规则的算法乃至整套系统，均依据现场情况实现完美优化
- 从纯软件部署到光学系统配置、设备制造在内的交钥匙（Turn-key）建设，依据客户基础设施条件灵活提供
快速作业确认让作业人员快速便捷地查看检测结果
- 检出结果、依据图像
- 可信度、复核记录
基于条件的验证推理性能验证体系
- 依据产线速度、相机数量、分辨率、GPU/边缘设备条件，验证吞吐量与延迟
- 基于工业图像的模型
应用预训练方法，深入理解质感、形状与微小缺陷模式
- 基于少量数据的初期验证
- 按产品系列管理再训练候选
- 定制化运营方式
标准化检测类型快速落地，高难度工序按现场量身定制
- 复用相似工序的解决方案，缩短交付周期并即时确保稳定性
- 面对前所未有的严苛环境，从 AI 模型到基于规则的算法乃至整套系统，均依据现场情况实现完美优化
- 从纯软件部署到光学系统配置、设备制造在内的交钥匙（Turn-key）建设，依据客户基础设施条件灵活提供
- 快速作业确认
让作业人员快速便捷地查看检测结果
- 检出结果、依据图像
- 可信度、复核记录
- 基于条件的验证
推理性能验证体系
- 依据产线速度、相机数量、分辨率、GPU/边缘设备条件，验证吞吐量与延迟
导入后最能期待显著成效的场景
在众多变量与数据不足的环境中依然保持稳定的精度。在最严苛的制造环境里，AIVision 给出检测的答案。
- 1
表面缺陷检测
检测金属、薄膜、电池、电子元件的 微小缺陷候选， 精简复核流程。
- 2
多品种外观检测
在 SKU 频繁变更的环境中， 体系化管理检测标准 与模型改进候选。
- 3
不良样本不足的工序
对于不良数据不足的新工序， 结合异常检测与现场反馈进行应对。
毫不妥协的卓越性能
从海量数据处理到超高速全数检测， 提供不拖慢现场生产速度的最优检测环境。
高分辨率数据处理大容量高速处理功能
可以 87MB/s 的速度完成推理与数据存储
超精密微小缺陷检测复杂部件的精密外观深度学习检测
可完成 55MB/s 的推理与数据存储
大批量产线优化无误差、无延迟的超高速全数检测
日均 15 万个全数检测 · 纯 Vision 判定 0.3 秒以内
基础模型的差异化， AIVEX 从起点便与众不同。
与只接受精炼数据的通用 AI 不同， 我们在克服制造现场必然存在的不良数据稀缺与标注噪声的过程中持续学习。
4,284 张AIVEX 的基础模型为何与众不同？
- Noise-Robust Loss Function即使混入了标注错误的训练数据，模型也能自行甄别剔除，保持精度。
- Long-tail Sampling对现场几乎不会出现的稀有缺陷，也以与常见缺陷同等的比重进行学习。
- 同一设备上最高 3 倍的处理速度无需更昂贵的服务器，即可在现有硬件上承担更大的检测量。
- 全球首例大型外观全面检测量产成功国内大型制造商案例
现场应用案例
AIVEX 已在汽车、电池、精密零部件、物流等多种制造现场积累了检测自动化与质量改进的案例。 欢迎基于真实工序条件与运营数据，了解我们的应用成果。
The Heart of Deep Learning Vision Inspection: Building a Platform Environment Where Vision Engineers Can Focus Solely on the Model
AIVEX’s Vision Platform Group built a platform architecture that separates complex hardware control from software logic, enabling vision engineers to focus on deep learning models and inspection logic rather than infrastructure or hardware control code. By separating hardware and algorithms and introducing declarative inspection scenarios and fault tolerance, the platform improves deployment flexibility while maintaining both high performance and system stability.
2026.09.14
Are You Still Opening Folders on the Inspection PC to Check False Positives and False Negatives?
When we receive a request to reduce the false positive rate or a notification that a false negative has occurred, the usual response is to connect to the inspection PC on site, open File Explorer, and start looking for the relevant images. But across multiple production lines, this was one of the bottlenecks we encountered repeatedly. Finding images one by one and then querying the database again to reconstruct the inspection history for each image took a significant amount of time every time. In the process, the data would gradually become disconnected or inconsistent.
2026.09.08
![[AI Inspection: Challenges in the Field (6)] The Problem of Manually Aligning the Optical System Whenever the Product Variant Changes](/uploads/622e3c09-284e-474d-b221-7ae022c47557.png)
[AI Inspection: Challenges in the Field (6)] The Problem of Manually Aligning the Optical System Whenever the Product Variant Changes
The previous five parts focused on models and data. This article goes one step further upstream. No matter how good the model is, inspection performance will suffer if the imaging position changes every time.
2026.09.03
想了解导入单位 与运营条件吗？
请查看常见问题
Q.可以单独导入AIVision吗？
可以，AIVision支持单独导入。与AIVData、AIVOps组合导入时，运营闭环的效果会更显著。
Q.导入单位有哪些模式？
支持交钥匙（含相机、照明）、软件单独、模型单独3种模式。在PoC阶段根据产线条件进行选择。
Q.与现有的相机和产线设备兼容吗？
与主流工业相机、照明、PLC兼容，兼容与否在PoC诊断中进行确认。