当前，笔记本装配检测面临着诸多痛点和挑战：

部件多样性与复杂性：笔记本内部结构复杂，包含主板、CPU、内存、硬盘、屏幕、键盘等众多部件，每个部件都有其特定的装配要求和检测标准。例如，主板上各种接口的位置和连接方式、屏幕与机身的贴合精度、键盘按键的布局和灵敏度等，都需进行细致检测。不同型号的笔记本在设计上可能存在较大差异，这进一步增加了检测的复杂性。特别是屏幕与背光板的贴合，需要严密把控，否则可能导致漏光、漏液，甚至背光板烧毁等问题，严重影响产品质量和用户体验。

高速生产与实时检测需求：现代笔记本生产线追求高效率，生产速度越来越快。传统的检测手段难以跟上生产线的节奏，无法实现实时、高效的检测。一旦检测环节出现延迟，就会导致不合格产品流入下一道工序，甚至出厂，给企业带来巨大损失。此外，生产线上的设备和工艺可能会频繁调整，这也要求检测系统能够快速适应变化，实现快速换模，以满足高速生产的需求。

多变的生产环境：笔记本生产线上的环境条件多变，时常发生产线改装和快速换模，如温度产生的变形、光照不稳定等因素都可能影响检测结果的准确性。如何在复杂的生产环境中保持检测系统的稳定性和可靠性，是笔记本装配检测面临的重要问题。

潜在缺陷难以暴露且造成后果严重：在笔记本生产过程中，缺陷样本的出现频率较低，且获取成本高昂。基于人工检测的精准度和效率，即使出现缺陷，也很难准确识别。这给基于样本学习的检测模型训练带来了很大困难，如何充分利用有限的样本资源，提高模型的泛化能力和检测精度，是亟待解决的问题。更严重的是，一些潜在的生产缺陷往往只有通过返修才能暴露，这意味着企业可能面临批量召回的显性成本和口碑下滑的隐性成本。

AOI解决方案

部件多样性与复杂性
AOI优势：AOI具备像素级检测能力，能够精准识别各个测需求

AOI优势：AOI系统具备超高速精准检测能力，单个检测区域仅需10毫秒的检测速度，配合99.7%的初始精确率，能够满足高速生产线的实时检测需求。其反馈循环机制能够根据检测结果进行实时优化，确保检测系统的稳定性和可靠性。

解决方案

缺陷样本稀缺且获取困难

AOI优势：AOI系统通过非监督异常检测算法，能够捕捉潜在的未知缺陷，如磨损、划痕、异物污染等。其反馈循环机制能够根据检测结果进行实时优化，提高模型的检测精度。

第二步：图像采集与标注，使用高精度相机对笔记本主板进行图像抓取，确保采集到清晰、完整的图像。通过右下角的工具栏，点击标注工具，对图像中的各个部件进行精确标注。例如，将整个笔记本标注为“product”，然后对主板、CPU、内存、硬盘、螺丝、键盘等关键部件分别进行标注，并添加相应的标签（如“screw”、“cpu”、“memory”等）。这一过程需要仔细、准确，以确保模型能够正确识别和检测各个部件。

第三步：模型训练 完成标注后，点击“开始训练”按钮，系统将自动对模型进行训练。训练过程中，系统会根据标注数据，学习各个部件的特征和装配要求，不断优化模型参数，提高检测精度。返回主页面，等待模型训练完毕。

第四步：新建检测任务，使用训练完成的模型，新建检测任务。将待检测的笔记本放置在检测平台上，系统会自动调用模型进行检测。任何装配异常情况（如部件缺失、错位、损坏等）都可以被精准识别，并在检测结果中清晰显示。

第五步：反馈与优化，DaoAI AOI系统具备独特的反馈循环机制，能够根据检测结果进行实时优化。在极少数情况下，如果出现了过杀/错漏检的情况，用户可以将所选区域/部件，手动标注为正确的状态。如图所示，产生了过杀情况，只需要将指定区域反馈为Good（左侧提供一键将选中区域全部反馈为Good的功能）；如图所示，产生了错漏检情况，只需要将指定区域的笔记本部件反馈为NG，之后用工具涂抹产生误差的区域（如部件损坏、装配错误等）。完成后可以点击重新训练模型，我们建议如果出现了特殊情况，可以将上述复查步骤重复多次，以确保最大程度提升性能。正如人类从错误中汲取经验，DaoAI AOI系统能够无缝集成人工反馈，高速重新训练模型，从而实现模型的实时持续更新。这种机制确保了系统精确性随着时间推移而不断提升。

总结