项目背景： 在消费电子精密制造过程中，产品外观检测长期依赖人工目检，存在检测标准不统一、人眼易疲劳导致漏检率高、且效率难以满足产能爬坡需求等痛点。为响应公司“生产管理数字化升级”战略，推进质量管控环节的智能化转型，项目组启动“外观检测AI系统”的建设。该项目旨在利用计算机视觉与深度学习技术，开发一套高精度、高稳定性的自动化外观检测系统，替代传统人工质检。同时，作为工厂核心质检环节的主控系统，该系统需具备7x24小时不间断运行能力，并能与现有MES系统实时交互，实现缺陷数据的自动上报与分析，为工艺优化提供数据支持。 核心内容： AI系统开发： 主导AI外观检测系统的核心算法训练与后端服务开发，基于工业相机采集的图像数据，进行数据清洗、标注及模型训练，实现产品表面划痕、脏污、毛刺等缺陷的毫秒级精准识别与分类。 主控系统开发与运维： 负责检测系统主控平台的全流程开发，包括设备控制逻辑、图像采集触发、检测结果实时判定及NG品自动拦截等核心功能；同时承担已上线系统的日常运维工作，包括模型迭代更新、日志监控、异常告警处理及系统性能优化，确保产线检测连续性与高可用性（SLA保障）。 系统集成与运维支持： 将AI检测系统与工厂MES系统进行对接，实现检测数据自动上传、缺陷统计报表生成及质量追溯；编写系统运维手册，并对产线操作人员进行培训，提供日常技术支持，保障智能化运营工具的落地应用。