
外观仕样AI检测
斯睿特智能自主研发的外观仕样检测系统可在极短时间内完成全车数百项检测,支持MES对接与SaaS在线迭代升级,能灵活适应多车型、多颜色及不同板链速度,并自动生成质量报表实现全流程追溯。



斯睿特智能自主研发的外观仕样检测系统可在极短时间内完成全车数百项检测,支持MES对接与SaaS在线迭代升级,能灵活适应多车型、多颜色及不同板链速度,并自动生成质量报表实现全流程追溯。
产品外观式样(如标识、装饰条、颜色、配置组合等)种类繁多,且往往在同一条产线上混线生产。不同型号间的差异极其细微,对检测的敏锐度提出了极高要求。
传统人工目检不仅效率低下,且极易受视觉疲劳和主观判断影响。在长时间作业下,难以保证检测标准的一致性,漏检与错检现象频发,质量防线形同虚设。
一旦因错装、漏装、混装等式样错误导致不良品流出,企业将面临巨额的返工成本与客户投诉。这不仅严重损害品牌信誉,更可能引发合规与安全隐患。
单班替代4-8个人工,解决人工易漏检问题。
预制钣金检测智能体,相较于友商减少50%落地时间。
立数字化质量标准,积累质量数据库,为后续工艺全流程行业大模型做基础。
大模型缺陷生成,减少对现场负样本及不同规格样本量依赖材质类型:每种类型提供5-10张实际图片,颜色、字符、形状类型无须现场样本。

保险杠上盖识别

尾灯仕样识别

内饰识别

中控识别
工作站适配产线高节拍生产需求,全流程自动化执行检测、判定,无需人工介入;支持多车型检测模板快速切换(切换时间≤30S),适应不同车型、改款车型的检测,解决传统人工检测换型效率低、适配性差的痛点,减少产线停机频次与换型耗时,显著提升产线整体稼动率与生产连续性。
替代人工目视检测,依托优化后的AI视觉算法与标准化遮光检测环境,实现车辆全装配点位在线全检,精准识别错装、漏装等缺陷检测,输出量化检测数据,消除人工判定的主观性偏差,统一质检标准,规避售后索赔、召回隐患。
视觉系统与机器人、PLC、MES系统深度联动,自动记录每台车辆的检测结果,并关联生产批次、车身编号等信息,实时上传至MES或质量追溯系统,形成完整的数字化质量档案;通过“装配参数-检测数据-异常分布”联动分析,精准定位错漏装问题根源,指导工艺优化与流程调整,推动质量管控从“事后返修”升级为“事前预防”,赋能生产全流程数字化、智能化管控。
节省人工:按照单班4人,年薪15万,双班生产计算,一年节省人工120万元。 质量成本:降低下游返工率 90% 以上,减少返工人工及辅料消耗,一年节省质量相关成本20万元 召回成本:单台成本从百元至数千元不等,批量召回总损失可达数百万至数千万人民币。
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