在生产过程中，使用视觉算法对产品进行实时质检，精准测量产品参数、快速找出产品异常，联动控制设备在线自动调整产线，大幅度提升产品合格率，并且充分降低过程管理的劳动强度。推动企业建设无人工厂、黑灯工厂等先进示范生产线。例如在橡胶轮胎行业中实现产品的外观检测、气泡检查、X光病象检查。
在压延产线中基于视觉算法实现实时检测帘布密度，控制设备在线自动调整扩边扩布，帘布EPI合格率提升至99.5%，过程管理劳动强度降低60%。
在压出产线中，视觉自动检测胎面型线、温度及实时米重，实现工艺和设备参数的自适应自学习功能，最优工艺和设备控制参数自动下传设备，达到设备一键启动，过程能力PP值提升至1.67以上。
1.数据不足与不平衡：罕见缺陷样本稀缺，导致模型难以识别异常。
2.标注成本高：依赖专家标注缺陷，耗时且成本高。
3.数据多样性不足：不同产线、光照、材料导致数据分布差异。
4.高吞吐量需求：高速产线要求毫秒级响应（如每分钟数百件检测）。
5.硬件成本高：高性能GPU/TPU部署成本难以承受。
1.超越人眼极限：AI可检测微米级缺陷（如芯片焊点裂纹、屏幕像素点异常），尤其擅长识别肉眼难以察觉的纹理、色差或微小变形。
2.多模态数据融合：结合可见光、X射线、超声波、热成像等多传感器数据，综合判断复杂缺陷（如内部结构损伤）。
3.动态学习能力：通过持续迭代模型，AI可识别新型缺陷（如新材料应用后的未知缺陷模式）。
4.高速处理能力：AI模型可并行处理多路摄像头数据，支持每分钟数千件产品的实时检测（如饮料瓶装产线）。
5.7×24小时无间断作业：避免人工疲劳导致的漏检率波动，稳定保持检测一致性。
6.缩短检测周期：传统需要数小时的复杂检测（如CT扫描分析）可压缩至分钟级。
7.人力成本削减：减少对高技能质检人员的依赖，尤其在高危环境（如高温、辐射场景）中价值显著。