消费电子
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AI智能质检 · 塑料与橡胶制品的高效守门人
与塑料和橡胶制造行业中传统的人工检验或规则系统相比，赛博视控的AI视觉质检解决方案在准确性、一致性与响应速度方面展现出显著优势。这不仅意味着更少的人力干预和更低的运营成本，更意味着更高的检测效率、更稳定的产品质量和更强的生产良率控制能力。
以注塑成型为例，其最终成品质量常常受到原材料批次、模具精度、温度波动、压力不稳及成型速度等多种因素影响，易产生如下缺陷：
污点、毛刺、气泡、裂纹、夹杂物、缺料、短射等外观异常
定位孔错位、结构变形、细小裂缝或微孔等难以人工识别的缺陷
为解决上述问题，赛博视控的AI质检系统基于深度学习架构，集成了多个功能模块，涵盖：
缺陷检测模块：识别外观异常与微小结构缺陷；
缺件/误装检测模块：识别组装部件缺失或错位；
OCR与标识验证模块：读取并校验产品表面字符、批次码、防伪标记等；
异常检测模块：专为形态不可预知的缺陷设计，仅需正常样本即可训练并精准识别未知异常。
其中，“异常检测模块”尤为适用于无法预定义缺陷形态的复杂产品场景，极大地降低了建模与部署门槛，是替代传统规则系统的理想选择。
目前，赛博视控的AI视觉检测系统已广泛应用于消费类电子产品、家电塑胶壳体、医疗器械外壳、连接器等各类塑料与橡胶制品的生产质检环节，覆盖从首件检测到在线全检与终检，为制造企业提供高效、稳定、可追溯的智能质量保障体系，助力企业全面迈向智能制造新时代。
电池盒AI质检
塑料卡扣质检
在消费电子、电动玩具、小型家电等领域，4节一组的5号电池盒是一种常见的塑胶结构件，其外观质量与装配完整性直接影响终端产品的安全性与使用体验。针对电池盒在注塑、装配和后处理环节可能出现的细小缺陷，赛博视控提供基于深度学习的AI视觉检测解决方案，实现对该类产品的高精度、全自动质量管控。
系统支持识别以下典型缺陷与异常：
盒体外观缺陷：划痕、毛刺、缩水、变形、杂质、裂缝等
电池卡位不良：弹簧倾斜、接触片装反、卡槽不均、缺件
端子异常：压接不良、错位、虚焊、氧化变色
字符与标识：表面印字/OCR编号是否清晰、对位是否准确
装配一致性：结构松动、装错零件、拼缝不齐、外壳未卡紧
系统结合多角度拍摄与高分辨率成像，可灵活部署在出料工位、包装前总检、或多模具多腔型注塑下料检测点。AI模型具备良好的泛化能力，可适应不同结构电池盒的检测切换，且无需复杂规则配置，训练简单、上线快速。
通过与MES系统或条码追溯系统集成，检测结果可实现实时上传与质量记录闭环，为电池类产品制造企业提供稳定、可追溯、低误判率的智能质检解决方案。
塑料卡扣广泛应用于汽车内饰、消费电子、家电结构件、医疗器械外壳等场景，是实现结构固定与快速组装的关键部件。由于其结构小巧、扣位精细、受力敏感，传统人工或规则型视觉系统难以对其进行稳定、全面的质量检测。
针对这一挑战，赛博视控推出基于AI深度学习的塑料卡扣视觉检测解决方案，专为应对高精度、小尺寸、复杂形变结构的卡扣质检任务设计。
系统可识别的典型缺陷包括：
缺料/断裂：卡扣臂缺失、卡爪断裂、局部脱模不全
翘曲/变形：因温度、模具应力等导致的结构扭曲、变形
尺寸异常：扣位厚度偏差、插槽不对称、装配干涉风险
表面缺陷：毛刺、拉丝、杂质、裂纹、夹气等成型异常
装配缺失（用于带金属件/弹片卡扣）：零件漏装或装反
系统结合高倍率镜头与多角度成像，适用于微型/复杂卡扣的自动在线检测，尤其擅长检测形态不固定、缺陷种类多样的高混乱场景。通过“正常样本学习+异常自动判断”的AI机制，极大降低对缺陷样本的依赖，实现快速部署与稳定运行。
适用场景包括：
汽车内饰件卡扣（饰板、通风孔、保险丝盖等）
手机/笔电外壳搭扣与定位件
家电壳体装配扣件
医疗塑胶壳体连接结构
通过与产线自动化系统集成，可实现实时剔除、结果追溯与良率统计，有效降低返工率与潜在失效风险，全面提升结构件装配品质与品牌信誉。
汽车钥匙AI质检
赛博视控针对汽车钥匙外壳表面复杂纹理与精密结构，推出高分辨率 AI 外观检测系统，全面覆盖注塑件、按键、标识区等关键区域的划痕、压痕、脏污、缺料、颜色不一致等多种缺陷识别。系统融合多光源成像、多角度拍摄与深度学习算法，具备强泛化能力与高稳定性，适应不同型号钥匙的快速切换。该方案可灵活部署在产线下料、包装前或总检环节，助力汽车电子制造企业全面提升产品外观质量控制水平，减少客户投诉与退货风险。
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