消费电子
在消费电子领域，工业AI视觉检测广泛应用于Type-C连接器、镜头、电路板等产品的质量检查。通过结合AI与传统算法，提升检测精度、降低成本并提高效率。然而，行业痛点依然存在：元件复杂、产品迭代快，导致微小随机缺陷（如玻璃镜头瑕疵）的检测难度大；缺陷样本稀缺限制模型训练；传统系统精度低、误报率高；且设备升级与模型迭代面临成本和效率挑战。
检测产品与检测场景
检测产品
检测场景
成功案例
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手机的潜望式镜头是增强手机摄影变焦能力的核心部件。它通过潜望式结构设计实现远距离高清成像，广泛应用于中高端智能手机中。主要由精密零件组成 -
Type-C连接器作为主流通用接口标准，广泛应用于数据传输和充电，以其高速度、大电流容量、可正反插设计等特点，常见于手机和电脑中。其精密的内部结构包括金手指、金属TE -
FPC（柔性印刷电路）是一种高柔性电路板，具有优异的导电性。由于其轻薄、可弯曲/可折叠的特性，被广泛应用于手机、可穿戴设备等3C产品中。它通常由镀金表面等组件组成 -
摄像头孔内壁移印是摄像头模组中的一个关键区域，用于标记型号、参数或定位。它通过移印技术在摄像头孔的内壁上形成特定的字符、图案或标记，常见于手机等设备的镜头模块中。 -
键盘上的键帽字符是标识每个键功能的关键元素。它们通过注塑、激光雕刻或移印等工艺形成，常见于计算机键盘、机械键盘和各种输入设备上。它们主要由键帽b组成
