笔记本电脑在我们的生活中扮演着及其重要的角色角色，‌尤其是在生活娱乐工作中，‌其作用不可替代。‌笔记本可以帮助我们简单快捷的处理复杂的信息内容，节省了大量的时间人力成本，这就关系到笔记本本身质量要求，然而在笔记本产业链当中，最为重要的当属笔记本零件硬件检测有无和是否安装到位，直接关乎当前笔记本的质量和使用寿命，那么对于笔记本零件有无和安装到位的检测成为笔记本产业链当中尤为重要的一环。

传统笔记本零件有无及，是否安装到位检测痛点

效率低下：人工检测过程耗时且容易疲劳，特别是在需要检查大量笔记本时，检测速度慢，影响生产效率。

难以快速转化模板：传统检测的困难在于更换模板或者未知产品型号的时候不能响应产线速度，需要根据新产品从新标定或者框选模型。

检测结果波动性大：传统检测方法基于框定的模板，对于产品中微小缺陷的变化判断不确定性较大，稳定性差。

视觉大模型在笔记本零件有无，及是否安装到位检测中的的优势

高精度检测能力：视觉大模型通过深度学习技术，能够实现对笔记本内部零件是否存在以及是否安装到位的高精度检测，减少人为因素导致的误差。

自动化和效率：利用视觉大模型可以自动化检测流程，大幅提高检测效率，尤其是在大规模生产环境中，在更换未知的产品时可做到快速建模，减少产线上的时间和人力成本。

强大的特征提取能力：对于零部件的微小缺陷也可以做到精准检测，区别于传统的模板比对。

平台介绍

DaoAI World是一款面向深度学习的综合平台，提供了数据管理、模型训练和结果分析等功能。用户可以方便地上传数据、进行模型训练，并通过平台提供的工具进行模型评估和优化。该平台的优势在于操作简便，支持多种数据格式，且具备强大的计算能力。

检测场景介绍

数据集介绍

本次数据集为笔记本硬件有无及是否安装到位图像包含五种类型，具体螺丝有无，卡线有无及歪斜，泡棉有无，线缆走线歪斜，隔热棉是否在规定区域等。这些都是笔记本在生产工序中经常出现的缺陷。每张图片都已经过精确标注，图像总计863张，共1752组标注数据。下面为图像及标注数据可视化。

具体流程

DaoAI World提供了多种项目类型以满足不同的检测需求，包括实例分割、关键点检测、目标检测和语义分割等。我们这次选择“语义分割”项目，因为它能够精确查找并定位笔记本零件中的类品缺陷，可以准确的识别缺陷的位置和轮廓造型。

实验结果与分析

本次使用的是精度较高的语义检测模型，这是由于缺陷条件下的模型不规律。需要注意的是通常情况没有最好的模型，而是只有最适合目标场景的模型，在选择模型时还是需要结合具体情况。从训练图标中可以看到本次模型的AP在85%左右，Box Loss与Cls Loss均在稳定下降，从图标中可以判断模型训练收敛，实际检测情况在下节展示。

效果展示

本节展示的是语义模型在笔记本零件硬件中有无及安装到位的预测结果。尽管在复杂多变的缺陷类型中，模型依然能够高效、精准地识别并定位各种缺陷。下图展示了模型在检测过程中识别出多种类型的缺陷。无论各样的缺陷下模型都能精确检测，确保产品质量和可靠性。通过使用DAOAI World，笔记本检测模型的训练和部署变得更加高效和精准。其直观的界面和强大的数据处理能力，使得复杂的检测任务变得简单易行。模型能够快速识别各种缺陷，减少了人工检查的时间和错误率，提高了整体生产效率。使用DAOAI World，不仅可以提高检测的精度和效率，还可以降低生产成本，提高生产安全性和智能化水平，具有广阔的应用前景和重要的实际意义。

结论

通过本项目，我们验证了基于深度学习的记本零件有无和安装到位检测方法的有效性。DaoAI World平台在数据管理和模型训练方面提供了极大的便利，对数据量和质量的高要求、模型的可解释性、训练成本等都有较大优势。

（文章来源于微链机器人视觉研究，如有侵权，请联系删文）