成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别、检测等操作。针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。

传统人工质检的问题

可靠性不足：人工质检容易产生疲劳、错漏，可靠性较低，无法快速应对产品变化或工艺升级等问题。

用工成本高：近年来制造企业普遍面临着招工难题，工人流失率高，且培训熟练质检工人需要漫长时间投入和经验积累。

人工工作环境严苛：部分行业中可能存在有对人体有害的工作场景，人工质检存在风险。

基于AI边缘智能网关的工业质检应用

AI边缘智能网关针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。通过搭配多样化深度学习算法，灵活应对智能制造场景，实现边缘侧的 AI 赋能。

1、可靠性。基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低，稳定可靠。

2、边缘高效。AI视觉质检主要依靠AI网关的边缘算力，本地数据识别处理不仅快速高效，而且无需额外通信带宽上传视频数据，节省云端算力。

3、广泛适用性。针对不同门类的工业产品，可按需定制开发视觉识别算法，满足对不同产品外观、特性、标准的识别应用，无需重新部署系统，适应智能柔性生产线的需求。