成果簡介：本團隊自主研發了一款高效精準的工業不良品實時檢測與分類系統。與傳統檢測方法相比,本系統實現了對不良品的快速檢測與精準識別,CPU檢測600ms/pcs（個）,GPU檢測57ms/pcs（個）,檢測速度比人工提高了10倍以上,識別精度達到99.6%。同時,系統的引入大大降低了人工成本,提高了生產線的自動化水平和靈活性。

高速圖像采集技術：我們利用高分辨率、高幀率的工業相機,結合定制化光源設計,確保在極短時間內獲取高質量的產品圖像,為精準檢測打下基礎。

深度學習算法優化：通過對大量不良品圖像數據的學習與分析,我們自主開發的深度學習模型能夠準確地識別和分類手機指紋模組中的缺陷,包括但不限于崩邊、劃痕、污點等,識別精度達到了行業領先水平。

實時檢測與反饋系統：系統能夠在產品生產流程中實時進行檢測,一旦發現不良品即時反饋給生產線控制系統,實現自動剔除或流程調整,大幅度減少不良品的生產。

該工業不良品檢測系統在市場上的應用潛力是巨大的。它不僅可應用于電子組件的精細檢查,也同樣適用于汽車零部件的質量控制、食品和藥品的安全檢測以及紡織品的瑕疵檢測等多個領域。在電子行業，該系統可用于檢測印刷電路板(PCB)、半導體芯片以及各類顯示屏的制造缺陷。汽車制造領域中,它可以確保金屬部件和塑料部件的完美無缺,有助于提高整車安全性和可靠性。