在工业制造批量化生产、高效率要求的大背景下，如何准确把关产品质量，不断降低次品率，成为工业制造业的重点难题。助力交付“完美”产品，智能质检成为明星。

   加码智能质检，百度智能云正在用技术赋能。

   近期，百度智能云工业质检云进一步升级！完成百度自研AI核心组件的整合，全面集成百度开源深度学习平台飞桨，全面兼容百度自研芯片昆仑XPU，实现训练与推理性能的全面提升。在实现AI核心组件全程自主可控的技术加持下，新版本预置垂类场景模型再升级，新增自定义数据增广、多维度结果统计等功能，助力企业质检过程更智能、更高效。

全面升级 更符合工业场景

   消除传统制造业在质检、分拣过程中存在的产品质量不可控、人力资源成本高、人员安全没保障等一系列问题，百度智能云一直走在智能质检的前列。在此次产品升级中，质检云提供了更优的产品体验：

   1、新增固定倍率标注，高清晰度图片标注与训练等功能，使产品AI能力更贴合工业场景，满足工业场景下大图片小缺陷的数据标注与模型训练需求。

   2、针对工业场景对缺陷检测的高标准要求，提供工业级维度的检测指标统计，包含缺陷、图片维度在内的漏失、过杀等检测指标，通过“多维度结果统计”实现AI指标和工厂指标的无缝对齐。

   3、在实际生产中，针对用户对产品缺陷分级的需求，本次新增“结果自定义调参”功能，允许用户根据产品不同出货需求，自主调节缺陷参数，实现对缺陷等级分类的全面可控。

   4、新增可视化增广、模型自动与手动停止策略，提供更多的自主操作能力，满足具有部分AI能力的合作伙伴和用户对模型自主调参的需求。

预置丰富场景 部署更简单

   凭借深厚的行业积累，过硬的技术支持，质检云当前已经广泛应用于3C电子、钢铁、汽车、能源等多个行业。为了持续满足客户对模型个性化、部署、管理等方面的需求，此次质检云在部署管理方面也进行了重大更新：

   一、预置丰富的垂类场景模型。质检云除提供检测、分割等基础深度学习模型外，还提供包括零部件检测、钢板缺陷识别、MIM工艺缺陷检测、仓储盘点计数模型、手机外壳缺陷检测模型、光伏缺陷检测等多种垂类工业场景模型。

   二、伴随应用环境愈加复杂，升级过程更简化。质检云提供的模型持续优化闭环能力，允许用户在平台上自主进行模型的迭代优化升级，省时省力。

   三、质检云支持模型的一键式部署，通过将终端设备和推理模型统一管理，可将训练和优化后的模型一键更新至质检终端。

   最为关键的一点，质检云同时支持云端和私有化部署，满足用户在线使用和私有化部署需求。

可视化 呈现模型训练全过程

   除此之外，在结果呈现方面，全新升级的质检云为客户模型创建、图片标注、结果评估等带来更多的可视化效果，力图将质检全过程呈现在用户眼前。

   首先，通过模型的流程进度指示图，以模型为单位的操作流程，可查看已完成、跳过、已上线、未开始等模型操作步骤状态并快速进入模块，做到模型创建的每一步都心中有数。

   其次，图片标注界面支持检测、分割任务的标注，并提供矩形、多边形、涂抹、交互式分割等多种标注工具。如果出现误标怎么办？质检云同时提供智能化标注功能，如智能标注检查，可对标注完的数据集进行智能检查，反馈用户误标图片等提示信息。

   再次，通过全面的模型训练结果评估可视化效果。包括准确率、loss曲线、图片与标签级别的准召率等指标，为用户提供多维度评估模型效果的依据。

优势全面 深入质检行业

   截至当前，质检云已经积累了大量成功案例，并获得广泛的认可。

   在某著名飞机生产厂商飞机尾翼表面喷漆质检、山西华鑫电气煤矿识别、广州某著名车企的车灯检测项目中，质检云都高质量完成质检任务，并形成系统性解决方案。

   具体介绍一例，在广州某著名车企的总装车灯检测项目中，由于混线生产检测，检测人员原来完全依赖经验对车型车灯进行检测，灯光以及外界光源对车灯检测的干扰，再加上检测节奏较快，检测人员的压力很大。在该项目中，需要检测识别6款车型，而且单一车型需要检测22种以上的车灯，质检云检测准确率可以达到99%，能做到在8秒内完成6台相机共120张图片的高效处理。

   产品的不断迭代升级，加速了传统质检模式向智能质检模式迈进的步伐。毫无疑问，在实现精益化生产，全面提升作业安全性的道路上，质检云将是质检行业最为坚实的力量。