从37个站位到全自动闭环：霆涛智能如何用AI质检为宁波制造省人力、提效率？

“过去，37个生产站位，质检员需要逐一手持设备拍照、靠经验比对；如今，霆涛智能正通过AI视觉检测，让这种重复性劳动逐步走向‘人机协同’的自动化闭环。”

在宁波某新材料有限公司的生产现场，一场由5S智能质检项目带来的效率革命正在拉开序幕。作为面向制造现场的AI视觉检测实践，霆涛智能正在推进的5S智能质检系统，不仅是为了解决“靠肉眼反复看”的痛点，更为企业指明了切实的经济效益方向——大幅降低重复性人工工时，提升质检效率，统一判定标准。

我们深知，对于制造企业而言，AI不能只是“跑个模型”，而是要能实打实地省下人力成本、缩短检测周期、减少沟通内耗。

在传统模式下，几十个生产站位的质检是一项庞大的工程。不同站位的检测对象、拍摄角度和判定要求各异。人工不仅要反复查看相似图像，一旦发现照片角度或位置不符合要求，还得重新跑到现场采集。站位越多，重复劳动和沟通确认的工作量呈指数级累积。

霆涛智能推进的5S智能质检项目，核心目标就是用AI视觉检测辅助并替代重复性检查，把人工从“看照片”的苦力活中解放出来。

图1：从图像采集到模型优化的业务闭环，让每一次检测都有迹可循

工业视觉检测的落地，最怕“一口吃成个胖子”。霆涛智能为该项目设计了科学、严谨的分阶段推进路径。目前，我们已成功完成了第一阶段的POC（概念验证）闭环，正在稳步向全面覆盖迈进。

• 完成的 POC 阶段（3个场景/2个月内）：

目前，我们已在3个先行场景完成了整套业务闭环。不仅完成了每场景超300张照片的采集与标注，还完成了YOLO检测模型与视觉大模型双模型的训练与调优。现场部署的Web测试页面运行稳定，照片上传至AI结果返回耗时≤3秒，3个场景模型检测准确率均达到或超过90%。我们已按标准交付了模型权重文件、推理服务Docker镜像及详细的评估报告，双方即将完成阶段验收。

• 接下来的一期建设（35个场景/3个月内）：

基于POC跑通的成熟经验，接下来我们将快速复用到35个生产场景，实现多场景并发和应用程序同步建设，完成全流程的端到端联调。

• 接下来的二期建设（剩余37个场景/2个月内）：

向剩余的37个场景全面覆盖，重点攻克高复杂度、微小目标精细检测等难题，最终建立覆盖全厂的自动判定闭环。

很多企业上AI，最怕“系统上线了，没人用，或者用不起来”。霆涛智能的解法是：不仅是交付一套软件，更是交付一套可持续运行的业务标准。

工业现场极其复杂，传统单一算法往往搞不定。因此，我们在技术上拒绝“一招鲜”，而是务实地采用了“YOLO快速筛查 + 视觉大模型（VLM）深度判定”的双模型协同逻辑：

此外，深入细分场景，我们还有更多“专治不服”的技术手段。工业现场的难点往往藏在细节里。比如在容器密封面场景，面对反光强烈、精度要求极高的“小坑”缺陷，我们做了专项的微小目标检测；如果照片拍模糊、角度不对，系统会自动触发“RECAPTURE”拦截机制，坚决不让废片进入后续环节。在交接班场景，系统还能通过OCR技术直接识别表格和仪表盘数值，校验填报是否规范。

最后，用严苛测试，保障实战交付。交付到客户手里的，绝不能是实验室里的“半成品”。在底层，系统通过了后端925项、前端144项自动化测试；在现场，从工位固定、参数标定到端到端演示，每一项都有清晰的验收前置条件。这些实打实的测试数据，才是系统能在生产线上稳定运行的底气。

此次5S智能质检项目，是霆涛智能面向宁波制造场景开展的一次AI生产视觉检测实践。此项目目前从先行站点启动，通过小范围PoC验证逐步明确数据、模型和现场流程的适配情况。

下一阶段，项目将重点补充不同光照、拍摄角度、生产批次下的正常样本，以及真实缺陷、边界案例和易混淆样本；同步建立按站位和样本类型拆分的评估记录，重点查看精确率、召回率、误报率、漏检率和重新拍摄提示的有效性。待测试集和判定口径明确后，再评估是否具备扩大站位覆盖的条件。

霆涛智能将继续围绕现场需求推进样本补充、模型迭代和Web流程验证，并与现场人员共同确认检测规则、异常复核方式及验收指标，每一阶段的结果都以可复查的测试记录为依据。

如果你也在评估生产现场的AI视觉检测，欢迎联系霆涛智能，交流具体站位、检测对象、现有图像样本与判定标准。我们可以从一个明确场景开始梳理PoC验证范围、样本计划和评估指标，再讨论后续部署路径。