完全依赖人工目视检查，微小或反光件人工检测可靠性差，难以实现“零漏装、少多装”的硬性标准；摩托车型号每日切换频繁（2-3次），不同型号的零件清单（BOM）和工位装配任务不同。人工换型需重新培训、核对图纸，速度慢且极易出错；发生质量问题，无法追溯至具体工位、批次和操作环节。

服务成果

部署一套基于深度学习的智能零件装配AI检测系统，实现  20  个工位全覆盖检测，精准识别零件的种类缺失和数量不足，确保装箱实物与 BOM（物料清单）严格一致；具备“一键换型”能力，适配日均 2-3 次的摩托车型号切换需求；毫秒级报警机制（响应时间≤1s），记录每个产品对应的装箱照片、检测结果及时间戳，实现质量问题可追溯。