为什么传统质量检测，到今天死活扛不住了？
现在的工业产品，早就不是十年前那种低精度粗加工的样子了。新能源汽车的电池壳、3C的连接器、风电的铸件，公差动不动就卡到微米级，缺陷稍微大一点就是整机故障，召回一次几个亿就没了。 人工检测呢？一天盯八个小时显微镜，眼睛能哭出来，年轻人根本不愿意招，年纪大的老质检眼神越来越差，漏检率蹭蹭往上涨。一个工位放三四个工人，一个月工资发出去大几十万，换谁都心疼。
工业落地机器学习质量检测，踩过的坑比你吃过的饭还多
这两年搞AI+工业的一堆，很多厂家一上来就被忽悠，花几百万上一套大系统，最后根本跑不起来，扔在角落落灰。 说实话，第一个大坑就是数据。很多人说我要大数据才能训模型，可生产线上99%都是好零件，缺陷零件攒一年都不一定攒全所有缺陷类型，没足够的合格缺陷样本，你训出来的模型能好？ 我见过上海一家做半导体封装的，为了攒缺陷样本，硬生生停产了一周专门造坏件，成本花了几十万，太冤了。 问：缺陷样本太少，是不是就做不了机器学习质量检测？ 答：当然不是。这两年工业AI技术迭代很快，小样本学习、GAN生成仿真缺陷样本、加上预训练的工业缺陷模型，早就解决这个问题了。我上个月刚接触过一家做新能源母线排的工厂，总共只有270多个真实缺陷样本，用预训练模型迁移之后，最终准确率做到98.7%，完全满足生产要求，根本不用专门造坏件。 第二个大坑，就是只看准确率，不看推理速度。很多算法公司拿实验室的数据吹，准确率99.9%，结果一上线，生产线一分钟过60个零件，模型推一个要3秒，直接堵线，产能掉了三分之一，老板欲哭无泪。 还有标注的坑，很多厂家为了省钱，找几个实习生标缺陷，实习生哪里懂什么是临界缺陷，标错一大半，模型训出来比人工错的还多，白忙活几个月。
2024年工业落地的可行路径，看完少踩百万坑
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