在3C外觀檢測場景中，產品種類眾多、數量龐大、更新迭代快，對外觀檢測的準確性、靈活性、智能化、成本管控等需求強烈，但傳統檢測方式存在諸多痛點：1.傳統目視檢測準確性差。人工檢測受主觀因素、視覺疲勞等影響較大，錯檢漏檢等情況時有發生，嚴重損害企業品牌效益和經濟利益。2. 柔性化程度低，效率提升難。傳統檢測方式依賴于人海戰術和部分傳統機器視覺，無法快速適應市場對生產效率的高要求，不能柔性適配企業訂單生產計劃。3. 未釋放數據價值，智能化程度低。傳統檢測方式數據未得到有效保存和利用，導致部分大數據系統重復建設卻沒有發揮應有價值。4. 人力成本持續上升。伴隨著用工難、招工難等問題，人力成本持續上升，不少企業已經不堪重負。

針對3C行業產品外觀缺陷的檢測痛點和難點，基于多軸聯動控制和人工智能技術，推出的軟硬一體化智能質檢通用解決方案。慧眼科技自研的ACOI 全自動清洗檢測(Automatic Cleaning and Optical Inspection) 是由上料、清洗、檢測、下料等環節檢測，包含模型訓練和預測服務，通過AI深度學習算法對來料進行OK/NG自動識別，該產品針對3C零部件產品外觀檢測準確性差、效率低等難題，創造性的采用一站式智能化解決方案，突破制造業外觀檢測自動化的瓶頸問題，大幅提升檢測效率，解放質檢人力、優化成本，解決制造業外觀檢測自動化的瓶頸問題。

此外，通過慧眼科技自研的凱氏圖 Kai's Dashboard分析檢測能力及效果，其主要涉及如下幾個參數：

術語 Term：臨域灰度差 NGD (Neighbor Greyscale Difference)、壞品缺陷樣本 NDS (NG Defect Sample)、好品干擾樣本 ONS (OK Noise Sample)。

4種行動 4-Actions：

光學能力：提升NDS成像的臨域灰度差 Optical Capability: Raise NGD

算法能力：減少算法過漏殺 Algorithm Capability: Reduce AE%AO%

清洗：減少好品干擾樣本數量 Cleaning: Reduce ONS

缺陷限度：定義更大的缺陷閾值，降低檢測要求 Defect Threshold

指標 KPI：

光學漏殺 OE% (Optical Escape)=NGD[0,39]/NDS

算法漏殺 AE% (Algorithm Escape)=NGD[40,80]/NDS光學過殺 OO% (Optical Overkill)=NGD[81,255]/ONS

算法過殺 AO% (Algorithm Overkill)=NGD[40,80]/ONS。

通過凱氏圖 Kai's Dashboard 可以快速分析出設備的檢驗檢測能力，提高零部件產品外觀檢測準確性，提供工廠生產效率。

性能優勢：

1. 高速飛拍 支持快速移動不間斷拍攝，可靈活快速獲取立體工件任意表面任意位置的細節圖像，每個點位僅需0.2秒

2. 柔性控制設計 高度柔性的組合光源配置，具備同軸、環形、低角度、球積分、背光源以及光度立體光源功能，表面外觀缺陷無所遁形

3. 基于深度學習的智能算法 基于深度學習的人工智能算法，適應復雜產品和工況，準確區分真正的缺陷和產品固有的特征、以及環境引起的干擾特征。同時，通過共享多站點多機臺高度一致的數據，可克服深度學習工業應用的小樣本及模型遷移難題。

4. 換型只需要改夾具，避免重復投資 小機身，大內涵，可兼容相同視野范圍內的多款產品。產品換型只需設計相應夾具，無需設備改造，大大節省硬件投入成本。

行業應用：

產品規格：