在鋰電、汽車零部件加工等領域


，產品缺陷檢測存在不少繞不過去的棘手挑戰。特別是在鋰電行業
，箱體檢測往往麵臨多重難題：缺陷特征複雜，部分關鍵特征樣本數量不足，且產品型號複雜多樣，傳統檢測方式難以平衡效率與精度，漏檢、過殺等問題時有發生，換型耗時過長也會影響生產節奏。

這些痛點的核心，在於傳統模式難以應對“複雜特征+少樣本+多型號”的組合難題。對此，西門子Xcelerator生態合作夥伴蘇州蘇映視圖像軟件科技有限公司（以下簡稱“蘇州蘇映視”）基於其先進的機器視覺軟硬件產品、專業的解決方案設計能力，推出INSWORKS-ESAI零代碼AI開發平台解決方案，為這一難題的解決提供了一種新的選擇。

AI破局

從肉眼判斷到智慧決策的跨越

麵對缺陷特征複雜的問題，INSWORKS-ESAI的AI+2D、AI+3D視shi覺jiao檢jian測ce係xi統tong與yu高gao精jing度du設she備bei相xiang結jie合he後hou能neng識shi別bie不bu同tong尺chi寸cun的de缺que陷xian，既ji不bu錯cuo過guo微wei米mi級ji的de細xi微wei瑕xia疵ci
，也ye能neng精jing準zhun識shi別bie厘li米mi級ji的de明ming顯xian缺que陷xian，完wan成cheng對dui複fu雜za特te征zheng的de精jing準zhun捕bu捉zhuo
，從cong根gen本ben上shang解jie決jue傳chuan統tong檢jian測ce中zhong因yin尺chi度du差cha異yi導dao致zhi的de漏lou檢jian
、過殺問題。

針對少樣本與多型號的難題
，借助INSWORKS-ESAI的缺陷生成工具
，無需大量真實樣本，用戶借助智能標注功能即可快速生成缺陷模擬，從而降低使用門檻

、縮短樣本收集周期。此外，麵對頻繁換型，AI模型的自適應能力也可有效縮短換型時間
，適配多型號生產場景。

值得一提的是
，整體檢測效率的提升還得益於AI的快速推理能力，特別是在特定分辨率下的分割模型推理耗時顯著減少

，讓“高效率”與“高精度”得以兼顧。

零代碼賦能

讓AI從技術概念變為生產工具

在工具實際應用中， AI能力的落地常常受限於技術門檻，而INSWORKS-ESAI零代碼平台打破了這一壁壘——即便是非AI研(yan)發(fa)人(ren)員(yuan)，也(ye)無(wu)需(xu)編(bian)程(cheng)，通(tong)過(guo)拖(tuo)拽(zhuai)操(cao)作(zuo)即(ji)可(ke)完(wan)成(cheng)檢(jian)測(ce)模(mo)型(xing)搭(da)建(jian)，完(wan)成(cheng)從(cong)數(shu)據(ju)管(guan)理(li)到(dao)智(zhi)能(neng)標(biao)注(zhu)再(zai)到(dao)模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)的(de)全(quan)流(liu)程(cheng)部(bu)署(shu)，將(jiang)搭(da)建(jian)模(mo)型(xing)簡(jian)化(hua)為(wei)“搭積木”式操作。

這種“所見即所得”的設計，降低了AI應用的專業門檻。例如在鋰電檢測中，工程師隻需簡單操作
，係統就能通過自適應參數技術自動優化模型，無需再手動調參
，讓AI真正成為服務生產的實用工具。

而作為INSWORKS-ESAI零代碼AI開發平台的數據底座
，西門子X Data Hub則為AI技術提供了穩定的數據支撐，可實現對圖像、設備參數等多源數據的高效管理
，為模型訓練提供高質量數據。

數據加持

釋放工業AI生態效能

某頭部鋰電企業就遇到了質檢方麵的挑戰——因箱體缺陷特征尺度跨度大，型號複雜多樣
，部分特征數量嚴重不足，導致質檢效率不高，漏檢率居高不下。

在采用西門子與蘇州蘇映視聯合開發
、基於AI視覺算法+高分辨率相機+自動化設備的箱體外觀智能檢測係統後，客戶實現了對箱體模組表麵缺陷的自動、穩定
、高效識別，箱體檢測速度達到70s/pcs，漏檢率和過殺率分別降低到了0.01%和0.5%以下
，換型時間也壓縮到了4小時以內。隨著更多工業AI應用的深入
，工業質檢正從“被動檢測”走向“主動預防”
，從“經驗判斷”走向“數據決策”。西門子Xcelerator構建的開放式生態助力更多工業AI創新應用的誕生，實現技術升級的同時
，重塑著未來的生產模式。我們相信，開放的工業AI生態將成為撬動智造變革的關鍵支點，讓各行業共享智能時代的紅利。