在2024年諾貝爾物理學&化學獎的聚光燈下，人工智能再一次成為全球關注的焦點。就在AI從實驗室走向宇宙真理的同時，另一個悄然革命也在進行——制造業的“視覺”正在被重新定義。想象一下，工廠里的每一臺機器不僅會“動”，更會“看”，還能“思考”。匯川AI視覺方案，正是這種科技魔法的締造者，賦予機械“眼睛”和“大腦”，讓智能制造不再是科幻，而是真實可觸的未來。

然而，盡管前景光明，很多企業在實際應用中卻發現，AI質檢的挑戰遠超預期。您的企業是否也正經歷這些困惑？

Q1:模型開發周期長，項目交付困難？

模型開發周期受到數據收集、標注、訓練等多方面因素的制約。工業生產中的缺陷樣本難以快速收集，導致初代模型上線效率降低，進而影響項目進度。此外，AI技術復雜性高，機器視覺工程師對軟件不夠熟悉，缺乏技術支持，這進一步阻礙了AI工業軟件的普及。

Q2:高密行業云端不適用，數據安全沒保障？

對于軍工、芯片半導體等高密級行業，數據安全性成為一大挑戰。企業擔憂產品質量數據傳輸到云端可能帶來的安全風險，故而對新技術有所顧忌。

Q3:工藝場景不熟悉，解決方案反復改動？

當前AI多用于表面外觀檢測，結果以人工主觀判斷為主。由于缺乏場景工藝參數積累，現場往往需要反復修改方案，影響生產效率。最終導致AI技術的整體效果遠遠低于用戶的預期。

匯川技術推出的Finovision鳳麟AI云平臺是一個集數據管理與模型訓練于一體的全流程深度學習平臺，具備簡便操作、高效模型開發、深厚工藝積累等多重優勢，協助用戶解決AI質檢諸多難題。

01 極簡操作流程、縮短項目開發周期

智能標注提升標注效率

基于最新分割大模型優化的智能標注功能，能精確分割缺陷區域。在復雜背景與不規則目標情況下，智能標注效果顯著，效率提升超過50%。

AIGC數據合成加速模型上線，降低數據獲取成本

為了提升模型的泛化能力和抗干擾能力，AIGC將構建多樣化的數據集，并引入偽缺陷，從而使模型在應對復雜缺陷時表現更佳。通過偽缺陷生成，可以迅速創建大量數據，顯著降低負樣本數據獲取的成本。同時，自由調整缺陷的形狀、大小和位置，有助于加速模型的訓練與優化，針對性地測試和提升其性能。

AI大模型助手

通過對話框輸入您的問題，Finovision鳳麟AI助手可提供端到端解答，不管是使用流程、模型調優或參數理解，AI助手都能一一解答，無須再翻閱冗長的幫助文檔。新用戶零門檻操作使用，1分鐘了解新功能。AI助手實時高效為您解答疑難問題，成為您24小時的私人技術支持。

02 數據精細管理與安全保障

平臺提供云端Web版和私有化部署版，滿足不同用戶需求。云端Web版具備高可訪問性和靈活經濟性，無需投入高性能硬件，靈活訂閱周期，是個人用戶或中小企業的首選。而私有化部署版則為具備私有服務器的大型企業提供本地部署方案。云端采用高級加密標準保障數據傳輸與存儲安全，精細化的數據管理功能讓用戶輕松管理圖像、標注和模型數據，避免數據混淆。

03 深厚工藝積累，打造高可靠性模型

平臺提供全面的深度學習算法支持，匯川技術積累了豐富的應用經驗和客戶案例，打造出高可靠性基模型，涵蓋圖像分割、字符識別、目標檢測、圖像分類等多種算法模塊，內置行業字符基模型，常規場景檢測精度超過99.5%。

包羅質檢萬象，見證非凡

OCR識別

Finovision 鳳麟AI具備高兼容能力OCR基模型，常規場景無需字符訓練；目前OCR模型已廣泛應用于食品飲料、醫藥、汽車、3C、半導體等行業的油墨噴碼、激光噴碼、鋼印打碼等工藝的識別檢測場景中。

醫藥印包行業 泡罩在線檢測

泡罩在線檢測可應用于產品熱封前與裁切后檢測，采用行業領先深度學習技術- 無監督算法，對生產的正樣本進行學習訓練，減少大量人工標注工作，實現本機訓練，30 分鐘內完成配方新增。

半導體行業產品應用場景 晶圓無圖形外觀檢測

針對晶圓研磨過程中的水印、劃痕、凹凸坑、異物、研磨紋、破損、裂紋等缺陷，覆膜過程中的氣泡、氣泡內異物、薄膜褶皺、薄膜距離等缺陷通過FinovisionAI 云平臺進行檢出，保障晶圓生產質量。可應用于直徑320mm以下晶圓的缺陷檢測及410mm以下晶圓覆膜工藝的缺陷檢測。

食品飲料應用場景 食用油灌裝缺陷檢測

匯川視覺基于深度學習技術，穩定高效地解決了食用油灌裝過程中的瓶蓋、貼標、噴碼、瓶口缺陷與裝箱點數問題。該方案目前已在國內各大龍頭企業批量使用，得到客戶一致好評。

Finovision鳳麟AI云平臺，憑借其簡便的操作流程、高效的模型開發以及深厚的工藝積累，正為AI質檢注入強大動力。無論是復雜的質量檢測需求，還是多變的生產場景，Finovision鳳麟AI云平臺都能輕松應對，助力企業實現智能化升級。如果您也在尋找優化生產質檢的全新方案，匯川技術將是您的理想選擇。未來制造，從此開啟！