► 传统AI视觉方案痛点
依赖大量缺陷数据：传统机器视觉或一般AI模型需要针对其应用提供缺陷样本训练，样本收集困难且耗时
部署时间长三个月：训练及陪产周期较长，过程中可能因物料或产线调整需重新训练模型
► 微链：3D结合AI视觉技术
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► 汽车AI视觉质检方案
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►DaoAI World 高效视觉AI训练平台工业视觉大模型：通过100万+张照片进行预训练
精心调教的多种AI模型，包含实例分割到非监督缺陷分割等模型，满足主流工业检测需求。平台搭载智能标注工具，可大幅减少标注时间，同时支持用户导入预标注数据集，实现快速数据迁移。
DaoAl World极富竞争力的AI算法，提供高速的推理性能，精准的预测和全面的数据管理，允许用户投入最小的人力成本快速建立可靠的视觉AI模型。
►DaoAI AOI全方位AI视觉检测系统用于装配、异物、外观缺陷
DaoAI AOI 系统的内置AI可通过单张无缺陷样本进行学习，用于检测异物角度偏差、零件装配等缺陷运用先进的AI技术，以极快速度和高精度识别复杂组件中的缺陷。AOI系统将相机配置、图像优化AI训练和数据管整合至一个平台中，实现无缝部署，并确保流畅且卓越的用户体验。
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单张无缺陷图片30秒训练AI，及时学习反馈，持续优化
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1毫秒单件检测
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99%+高精度多部件同步识别
►行业案例#1：汽车底盘装配检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
在汽车制造过程中，底盘作为汽车的基石，其装配的质量直接影响车辆的后续质量。传统装配检测依赖人工检查和简单自动化工具，存在流程不清晰，检测效率低、精度不足、过程难以实时监控等问题。
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►行业案例#2：汽车零件装配检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
轮毂作为关键部件，其装配精度对车辆的操控性有很大关联。制造商们也在不断寻求更高效的检测手段来确保每一个轮毂的螺柱，弹簧等部件都精准无误地完成装配。然而，传统的检测方式逐渐暴露出诸多难以克服的短板。
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►行业案例#3：螺丝装配检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
螺丝的正确安装至关重要，因为它直接影响结构稳定性、安全性和使用寿命。如果安装不当，可能导致松动、滑丝、断裂甚至引发安全事故。在众多不同的螺丝安装中，任何一个松动或缺陷都可能导致严重的质量问题，并影响品牌口碑。
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►行业案例#4：汽车保险杠线束智能插接检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
保险杠线束作为整车电气系统的神经网络，其插接可靠性直接关乎ADAS系统、照明模块等关键功能的稳定性。传统视觉机器检测系统无法检测柔性线材是否被正确安装。
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►行业案例#5：EV电池组装环节表面异物检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
在EV电池安装时任何入侵的异物都可能造成电池起火或产生危害，一般A!或机器视觉无法识别未知异物，造成训练不完整检测时不精准亦可能造成工安意外。
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►行业案例#6：汽车或零部件表面磨损检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
在汽车制造与维修中，零部件和汽车表面磨损是普遍问题。对磨损零件的检测不但是维护产品口碑，更是确保车辆的安全和性能。传统人工检测存在效率低、主观判断失误，角度崎岖，和光照条件不稳定等问题。
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►行业案例#7：汽车发动机编码检测
AOI&DW 非监督缺陷分割
发动机编码包含如车辆的生产信息、型号、配置等关键数据，对于车辆身份验证、维修保养记录及零部件更换起到了关键性作用。传统0CR模型只能识别简单光学字符，面对不稳定的光照条件和多样的编码形式时存在局限。
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