不止于一次性检测， 而是持续保障高品质生产的解决方案
将相机与光源、AI 模型、判定界面、操作员反馈与再训练整合为一体化流程， 从容应对多品种生产与不断变化的质量标准。
AIVEX 的解决方案绝不止步于一次性交付。
来自一线现场的声音是最好的证明。
全线水平推广
为降低成本，我们曾委托中国厂商提供设备，却因完全无法满足严苛的节拍时间与精度要求而以失败告终。能够凭借 1.5 秒内同时运行 10 个 AI 模型的压倒性技术实力，完美解决这一难题的，只有 AIVEX。
G 客户（高端轴承制造商）
检测时间缩短 99%
以往接触式 CMM 扫描同一对象需耗时 20 分钟，引入 AIVEX 的非接触式 3D 传感器解决方案后，节拍时间缩短至 12 秒。凭借 ±20μm 以内的机构重复精度和基于标准样件的精密标定，更实现了设备间的一致性。
F 客户（引入尺寸检测设备）
0.1% 极限环境应对
在不良率低于 0.1% 的环境中，模型的快速更新至关重要。面对众多产品系列与多品种检测，究竟该将统一模型扩展和差异化到何种程度，真正掌握这一专业知识的公司，唯有 AIVEX。
B 客户（半导体后道工序）
实现零缺陷物流拣选
以往的解决方案常常漏抓料箱或抓取角度偏斜，造成大量破损损失。 AIVEX 从夹爪选型方案到视觉解决方案进行了一体化重新设计，如今产线已接近零缺陷，运行稳定可靠。
K 客户（物流自动化）
漏检率 3ppm
在弹体外观检测中实现 3 ppm 的漏检率，是一家真正验证了精密制造业所需极致检测精度的合作伙伴。
L 客户（国防）
从导入到运营，全程严格管理。
AIVEX 提供从兼顾工序环境的拍摄条件设计、数据构建、AI 模型开发、现场应用， 到运营所需流水线在内的 7 个环节、滴水不漏的管理体系。
- 1
光学系统·拍摄 条件设计
分析对象的尺寸、材质、表面特性及产线环境等，设计相机、镜头与光源条件。
- 2
样本数据 构建
在不良样本不足时，运用 Generative AI 补充训练数据。
- 3
AI 模型设计
结合检测目的与缺陷特性，设计能够判定多种不良的 AI 模型结构与标准。
- 4
检测系统 搭建与量产
结合产线速度与设备联动条件安装系统，并依据量产环境进行稳定化。
- 5
实时结果 查询与复检
在运营界面实时查看判定结果与操作员复核记录。
- 6
模型改进与 再部署
结合现场变化与新增缺陷改进模型，并将经过验证的模型重新部署至现场。
- 7
检测记录与 质量分析
按产线、品类、周期累积检测结果，转化为可用于质量趋势分析与工序改进的数据。
即便面对棘手的现场，也能确保稳妥落地。
AIVEX 充分考虑产线、设备、产品系列等因各现场而异的变量， 整理检测结果、筛选需复核的数据，并提供即便在现有设备环境下也能运行的 AI 检测流程。
- 1
按缺陷类型组合模型
根据缺陷形态与检测难度，组合分类、检出、分割、异常检测模型，设计契合现场的检测架构。
- 2
从判定到再训练一气呵成
累积 AI 判定结果与操作员复核记录，筛选误检、过检、漏检案例，并将其衔接为用于模型改进的再训练数据。
- 3
可应用于现有设备
最大限度地利用已在运行的相机、光源、边缘设备及设备联动环境， 依据现场条件灵活部署 AI 检测系统。
超越 AI 外观检测， 迈向融合 3D Metrology 的精密检测。
将 AI 外观检测与 3D Metrology 一体化设计， 把形状、尺寸、段差、平面度纳入量产线上的同一检测流程统一管理。
- 在线全检
将精密计量标准应用于量产线
兼顾与 CMM 标准的一致性，按量产线速度以 μm 为单位 检测孔位、直径、轮廓度、平面度等。
- 质量反馈
与 AIVData 联动的计量记录
将 3D 计量结果积累至 AIVData，用于按品类、产线、周期 开展质量趋势分析与工序反馈。
- 非接触计量
将检测项目扩展至形状·尺寸·段差
根据对象的材质、反射特性与移动速度设计 3D 扫描条件， 获取产品全表面的形状与尺寸数据。
广泛应用于各类产业与产品的 AI 检测产品阵容
AIVEX 以汽车、电池、精密零部件、生物等多种产业的检测对象为基准， 构建各产品专属的 AI 检测解决方案，并依据现场条件应用外观、尺寸、位置及表面缺陷检测。
BearingVis
- 产业
- 汽车
- 检测对象
- 金属 Half Bearing
- 应用内容
- Inner/Outer 表面缺陷检测
ShaftVis
- 产业
- 汽车
- 检测对象
- 金属 Shaft
- 应用内容
- 表面缺陷及尺寸检测
PaintVis
- 产业
- 汽车
- 检测对象
- 汽车喷涂面漆
- 应用内容
- 基于 6 轴机器人的车身喷涂缺陷检测
PlateVis
- 产业
- 汽车/精密
- 检测对象
- 金属 Plate
- 应用内容
- 外观缺陷与尺寸同步检测
TrackVis
- 产业
- 汽车
- 检测对象
- 喷涂线车辆追踪
- 应用内容
- 车辆位置对位及机器人作业基准点
BatteryVis (Cylindrical)
- 产业
- 电池
- 检测对象
- 圆柱形电池罐
- 应用内容
- 曲面·圆形结构表面缺陷检测
BatteryVis (Prismatic)
- 产业
- 电池
- 检测对象
- 方形电池罐
- 应用内容
- 外侧面·内侧面·开口部·底面复合检测
HyperVis/MultiVis
- 产业
- 精密/其他
- 检测对象
- 通用精密零部件
- 应用内容
- 多品种小批量定制检测
BioVis
- 产业
- 生物/其他
- 检测对象
- 生物制品
- 应用内容
- 精密外观检测
检测运营流水线 PoC 流程
优先应用于试点产线，在全公司导入前预先验证运营负荷的降低效果与检出指标。
*标准 PoC 所需周期与范围将在现场数据诊断后通过协商环节确定。
- 1
工序诊断
检查检测对象、现有数据与产线环境， 评估适用的系统方案。
- 2
单产线 PoC
在代表性品类与单一产线上，按标准验证检出率、漏检率与过检率。
- 3
试点运营
在指定产线上训练并部署模型， 在真实检测流程中确认运营适配性。
- 4
多产线扩展
将经过验证的标准扩展至多条产线与多个品类， 并实现运营标准化。
请为 PoC 准备好以下内容！
- 代表性案例已设定明确改进目标的检测课题 1~2 个
- 对象信息质量相关规格书（spec sheet）或检测标准书
- 可接受范围可接受的目标漏检率与过检率标准
- 部署环境根据安全策略的部署环境要求（本地部署、网络隔离等）
从 AI 模型、设备到软件， 将检测所需的一切汇于一体。
AIVision 是 AIVEX 的核心 AI 视觉检测解决方案，提供从光学系统设计、AI 模型开发到现场部署的端到端（End-to-end）服务。 您可根据自身预算与内部能力，从 3 种导入方式中进行选择。
面向基础设施不足或需要 快速导入的客户的交钥匙解决方案
面向需要光学与检测设备（不含控制与物流）的客户的检测运营解决方案
面向自有设备与软件的客户的 以模型为核心的检测运营解决方案
FAQ
我们整理了客户在导入 AI 检测与 3D 计量解决方案前最常提出的问题。
Q.能够将AI外观检测与3D测量结合应用吗？
可以。AIVEX将AI外观检测与3D Metrology一并设计，把形状、尺寸、段差、平坦度等仅靠2D图像检测不足的项目也纳入同一检测流程进行管理。 必要时还会一并评估与CMM基准的一致性。
Q.对于单一AI难以判别的复合型缺陷类型也能检测吗？
是的，可以通过灵活的流水线（pipeline）配置来解决。对于单一模型难以应对的复杂工序，我们会将多个AI模型与基于规则（Rule-based）的算法进行集成（Ensemble），或将其组合为顺序化的场景，整合为一个庞大的检测流程进行统一运营。
Q.即使不良样本不足也能进行PoC吗？
可以。首先审查已有的正常·不良图像及标注记录，若不良样本不足，则利用类似案例或基于Generative AI的数据增强来补充初期训练与审查范围。但最终判定标准将以实际现场数据进行验证。
Q.需要更换所有现有设备吗？
并非一定需要全面更换。我们会先诊断现有的相机、照明、边缘设备及设备联动环境，保留可利用的设备，仅补充必要的光学系统、传感器和软件，使其符合现场条件后再加以应用。
Q.工序环境（照明、材料等）发生变化时，AI性能不会下降吗？
为减少因工序环境变化导致的性能下降，我们会持续监控检测结果和检收履历。 一旦确认数据分布发生变化或出现误判案例，便会筛选改善数据，经过现场审批流程，仅将经过验证的模型重新部署到产线。