智能检测解决方案

TPU膜瑕疵智能检测系统

基于工业视觉与深度学习技术，实现 TPU 膜生产过程中的瑕疵实时检测与分类，检出率 ≥99%。

行业痛点与挑战

人工检测效率低

传统人工抽检比例仅 5%-10%，无法全量覆盖，高速产线环境下极易造成漏检。

微小瑕疵难识别

TPU 膜透明且表面反光，晶点、气泡等微小瑕疵（0.1mm级）依靠人眼难以稳定检出。

数据无法追溯

缺乏数字化记录，瑕疵位置、类型、数量无法统计，难以反向优化生产工艺。

Basler 工业相机 + 同轴/背光源，高帧率捕捉 TPU 膜表面高清图像。

高性能工控机（i7 + RTX显卡）实时处理图像数据，低延迟传输。

基于 YOLO v8 深度学习模型，精准识别晶点、黑点、划伤、蚊虫等瑕疵。

实时报警、瑕疵地图可视化、历史报表导出，支持生产决策。

≥99%

综合检出率

0.1mm

最小检测精度

≤100ms

单帧检测速度

-5人

节省质检人力

晶点 (0.1-2mm)

黑点/杂质

蚊虫

破洞

气泡

划伤/划痕

脏污

褶皱

以 PMS 生产管理系统为核心，打通人、机、料、法、环，构建透明化、数字化的智能制造工厂。

基于 PPS 系统，解决“插单、急单、设备故障”带来的排产难题，实现资源利用率最大化。

基于 QMS + TMS，建立“一物一码”质量档案，实现从原材料到成品的全生命周期追溯。