在现代化工行业中，晶体检测环节对于产品的质量和性能有着至关重要的影响。然而，传统的人工检测方法不仅效率低下，还容易受到主观判断影响，导致精准度不足。DaoAI为拥有140年历史的德国化工龙头企业，开发了一套基于人工智慧的高效自动化晶体检测系统。该企业主要从事化工产品的研发、生产和销售，产品广泛应用于塑料、橡胶、涂料、医药等领域。一直以来，他们都在寻求先进的技术与解决方案，以提升产品品质和生产效率。

挑战：人工检测的瓶颈

在化工生产中，晶体的形状、粒径及其分布情况会直接影响产品性能与质量。然而，传统的人工检测方式存在诸多问题：效率低下：依赖人眼观察与测量，整个过程繁琐且耗时。准确性受限：人工判读容易受主观因素影响，难以保证一致性。成本高昂：专业技术人员的培训与投入成本较高。

此外，人工检测还存在较大的误差范围，在长时间工作后，检测人员的疲劳可能进一步影响结果的准确性。这对于需要高精度控制的化工企业来说是一个重大挑战。

为了克服这些问题，DaoAI提供了一种基于AI视觉技术的自动化检测方案。

解决方案：AI驱动的智能检测系统

基于DaoAI world开发的AI晶体检测系统，运用自动分割模型与定制演算法，能够精准分析晶体特性，涵盖以下核心要点：晶体覆盖率检测：通过图像识别技术，自动计算晶体在材料表面的分布范围，确保符合生产标准。结晶特征分析：AI模型可区分三种不同结晶形态（块状、片状、混合状），提供更深入的材料分析。平均粒径计算：透过高精度图像处理，自动测量晶体大小，确保粒径分布符合产品要求。

这些技术不仅提高了检测效率，还能够减少生产过程中的不良品率，确保产品品质稳定。

技术突破：高解析度与智能标注

AI模型的准确性依赖于高质量的数据标注。为了提升检测精度，我们采用了多分辨率样本策略与高精度样本策略：500倍显微图像：主要用于计算覆盖率与结晶特征，兼顾准确度与效率。

额外标注 1k 和 2k 分辨率样本作辅助训练和验证：为了进一步提高模型的精度和性能，我们额外标注了 1k 和 2k 分辨率的样本，作为辅助训练和验证数据。

2K样本精准测量晶粒大小与粒径分布：我们优先使用2K高解析度样本。这些高解析度影像能提供更清晰、细腻的晶体结构细节，使AI模型能够更准确地测量晶粒大小与其分布情况。

成果验证：AI VS 人工检测

在多次测试与实验中，AI晶体检测系统展现出接近人工检测的精确度，并在效率上大幅领先：覆盖率测试（Coverage）：人工只能主观的大致估测覆盖率，而AI可以做到定量化的判断。提供准确数据以便测量和分析。结晶特征识别（Crystal type）：模型准确分类出片状晶体，与人工结果一致。平均粒径测量：人工无法精准统计，且耗时巨长。AI计算结果与标准样品误差极小，符合生产需求。

此外，系统还能够生成详细的统计报告，帮助企业监测生产过程并优化工艺，实现更高的生产品质标准。

DaoAI的AI视觉技术正持续推动化工行业的智能化转型，使企业能够提升检测效率、降低生产成本，并确保产品品质稳定。我们的AI晶体检测系统已经在实际应用中展现了卓越的成果，为化工、制药、材料科学等行业提供可靠的解决方案。