从锂电检测到多行业：AI如何成为工业质检的“最强大脑”
原创 西门子Xcelerator中国
在锂电、汽车零部件加工等领域，产品缺陷检测存在不少绕不过去的棘手挑战。特别是在锂电行业，箱体检测往往面临多重难题：缺陷特征复杂，部分关键特征样本数量不足，且产品型号复杂多样，传统检测方式难以平衡效率与精度，漏检、过杀等问题时有发生，换型耗时过长也会影响生产节奏。
这些痛点的核心，在于传统模式难以应对“复杂特征+少样本+多型号”的组合难题。对此，西门子Xcelerator生态合作伙伴苏州苏映视图像软件科技有限公司（以下简称“苏州苏映视”）基于其先进的机器视觉软硬件产品、专业的解决方案设计能力，推出INSWORKS-ESAI零代码AI开发平台解决方案，为这一难题的解决提供了一种新的选择。
AI破局：从肉眼判断到智慧决策的跨越
面对缺陷特征复杂的问题，INSWORKS-ESAI的AI+2D、AI+3D视觉检测系统与高精度设备相结合后能识别不同尺寸的缺陷，既不错过微米级的细微瑕疵，也能精准识别厘米级的明显缺陷，完成对复杂特征的精准捕捉，从根本上解决传统检测中因尺度差异导致的漏检、过杀问题。
针对少样本与多型号的难题，借助INSWORKS-ESAI的缺陷生成工具，无需大量真实样本，用户借助智能标注功能即可快速生成缺陷模拟，从而降低使用门槛、缩短样本收集周期。此外，面对频繁换型，AI模型的自适应能力也可有效缩短换型时间，适配多型号生产场景。
值得一提的是，整体检测效率的提升还得益于AI的快速推理能力，特别是在特定分辨率下的分割模型推理耗时显著减少，让“高效率”与“高精度”得以兼顾。
零代码赋能：让AI从技术概念变为生产工具
在工具实际应用中，AI能力的落地常常受限于技术门槛，而INSWORKS-ESAI零代码平台打破了这一壁垒——即便是非AI研发人员，也无需编程，通过拖拽操作即可完成检测模型搭建，完成从数据管理到智能标注再到模型训练的全流程部署，将搭建模型简化为“搭积木”式操作。
这种“所见即所得”的设计，降低了AI应用的专业门槛。例如在锂电检测中，工程师只需简单操作，系统就能通过自适应参数技术自动优化模型，无需再手动调参，让AI真正成为服务生产的实用工具。
而作为INSWORKS-ESAI零代码AI开发平台的数据底座，西门子X Data Hub则为AI技术提供了稳定的数据支撑，可实现对图像、设备参数等多源数据的高效管理，为模型训练提供高质量数据。
数据加持：释放工业AI生态效能
某头部锂电企业就遇到了质检方面的挑战——因箱体缺陷特征尺度跨度大，型号复杂多样，部分特征数量严重不足，导致质检效率不高，漏检率居高不下。
在采用西门子与苏州苏映视联合开发、基于AI视觉算法+高分辨率相机+自动化设备的箱体外观智能检测系统后，客户实现了对箱体模组表面缺陷的自动、稳定、高效识别，箱体检测速度达到70s/pcs，漏检率和过杀率分别降低到了0.01%和0.5%以下，换型时间也压缩到了4小时以内。
随着更多工业AI应用的深入，工业质检正从“被动检测”走向“主动预防”，从“经验判断”走向“数据决策”。西门子Xcelerator构建的开放式生态助力更多工业AI创新应用的诞生，实现技术升级的同时，重塑着未来的生产模式。我们相信，开放的工业AI生态将成为撬动智造变革的关键支点，让各行业共享智能时代的红利。
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