从制造业中来，到制造业中去。10月28-30日，2022雪浪大会在无锡经开区雪浪小镇举办。1000余名国内制造业龙头企业、无锡本土制造业骨干企业的负责人以及高校科研院所代表及诸多专家学者齐聚一堂，合力构筑制造业数字化新生态。

数之联联合创始人方育柯受邀出席了本次大会，并在“数字实践与创新分论坛”作了《工业智能质检持续创新实践》主题分享，共同探讨制造业与AI、大数据的深度融合创新。

引领工业智能质检

要保证消费者买到手的商品都是合格的，生产制造过程就离不开质检环节。目前各个制造企业的质检环节一种是相对传统的模式——人工检测，如果成本可以覆盖，就100%质检；如果成本无法覆盖，就进行一定数量的抽检。第二种更高级一点，通过AOI设备做检测，但是AOI设备更多的是偏传统机器视觉的方式，会导致过检高、误判高，需要人工复检。而人眼易疲劳、主观性高、效率低、误检、漏检率高等问题无法避免。

因此，随着人工智能和智能制造的深入发展，数之联希望将AI技术与工业制造场景深度结合，用AI推动传统质检升级革新，解放更多人力。

工业质检破局者——数之联AI-AOI系列

数字驱动制造，数字化的大势如“雪”一般融入工业“浪”潮，在“智”与“造”澎湃交融中，奔涌向前。数之联在过去一年将智能检测设备运用到了各个生产场景。

追光DIP-AOI

追光DIP-AOI至今迭代3个版本，尺寸更小、节拍更快，交付周期也缩短了，已具备规模化生产的条件，可兼容多个工厂的不同产线。

这台设备主要针对集成电路DIP工艺，主要解决设备换型时重新注册编程时间长的问题，原来需要2小时现在10分钟以内。第二，解决的是误判高问题，传统机器视觉的误判率在30%到80%，现在误判率追光DIP-AOI控制到了0.3%。第三，我们的这台设备算法模型能快速更新，得益于我们非常强大的缺陷数据库，在PCBA这一侧积累的数据库在千万级，可以轻松应对各个厂家、不同型号产品的缺陷。

紧固件-AOI

紧固件是作紧固连接用且应用极为广泛的一类机械零件。在各种机械、设备、车辆、船舶、铁路、桥梁、建筑、结构、工具、仪器、仪表和用品等上面，都可以看到各式各样的紧固件。在航天领域，飞机可能有几十万个紧固件，一辆汽车上可能有几万个紧固件，比如说汽车上的气门嘴杆，或者是各种形状的螺母。紧固件的特点是品种规格繁多，性能用途各异，而且标准化、系列化、通用化的程度也极高。

数之联紧固件-AOI用9个相机拍工件里不同的部位，可以快速高效的检测出紧固件的毛刺、脏污、圈纹等瑕疵缺陷，现在已经落地零部件车厂。它高稳定性振动盘全天候生产，自动上料检测，效率可达60~120pcs/min，在算法上集合海量汽车零件缺陷数据，质检误判低，良率可达99%以上。

机内检-AOI

大家经常会关注电视正面，很少看电视背板。如果有兴趣拆开，背板里面是扬声器、插件、几十颗螺丝、非常多的信号线、电源线等等。以前工人在产线上，每台电视都需要去检测上面的每一颗螺丝有没有被拧紧、漏掉，或者是连接线有没有缺少，扬声器有没有问题——效率很低。目前电视行业机内检检测点多且复杂，漏检率高，甚至缺乏统一的质检标准。

数之联机内检-AOI采用AI深度学习和传统CV结合的算法，覆盖40余项的检测项目，替代人力做机内各个器件的检查，漏检率低于1%，帮助客户大幅减少人力成本、降低客诉率。这也是业内首台机内检AOI落地产品。

面对正加速开启的数字转型和智能制造时代，数之联将抓住机遇持续推动数字技术与制造业深度融合，勇攀智能制造新高峰，加速实现自主可控及国产替代化发展。