🔬 墩墩制造质检官
AI 视觉质检替代人眼，漏检与返工大降
对标长虹 AI 视觉检测系统（漏检率 0.2‰、尺寸检测效率 +72%、单台替代 2 名操作工、不良品检出率 99.98%）[S9] 与浩驰科技 AI 视觉质检（涂布不良率 1.5%→0.2%，年均产值测算年省生产成本千万元以上）[S10]。本款面向中小制造企业，做「预训练 + 微调」的平台化质检。
痛点 · 为什么需要它
质检全靠老师傅的眼睛，人一走标准就飘
漏检流到客户手里，一次客诉赔掉半年利润
换产就要重做视觉方案，改一次停一次线
五大能力模块
核心指标
0.2‰量级
漏检率
99.98%
检出率
提升72%
检测效率
12-25万
投入区间
与原方案对比：与站内既有生产/运营类方案分界：本款不碰排产与物料，只做「产线上看得见的那道关」，把不良品在厂内拦住。
与市面竞品对比：对比传统 AOI（换产调参周期长、贵），本款以预训练 + 微调平台化取胜，多产线快速适配，中小企业低投入即可上（12-25 万，回本 6-10 个月）。
与市面竞品对比：对比传统 AOI（换产调参周期长、贵），本款以预训练 + 微调平台化取胜，多产线快速适配，中小企业低投入即可上（12-25 万，回本 6-10 个月）。
结论
把质检从「靠老师傅」变成「靠标准」：漏检率降至 0.2‰ 量级，质检人力降 40%-70%，年省数十万至千万。
常见问题
要停线改造吗？
以旁路部署为主，尽量不停线。
换产麻烦吗？
预训练模型 + 现场微调，换产周期显著缩短。