视觉质检与工艺知识库

该企业为多家整车厂供应结构件与外观件，产线以离散加工为主，出厂前需对表面缺陷进行全检。质检环节长期依赖人工目检，检出结果随班次与人员经验波动。

企业在立项前已完成 MES 部署，希望在不改变现有节拍与系统的前提下引入视觉质检，并把多年积累的工艺文件与故障处理经验沉淀为可检索的知识库。

缺陷样本类别多而单类样本少，部分缺陷在不同光照下表现差异大；产线节拍要求单件判定在秒级完成，模型必须部署在厂区边缘环境。

工艺文件分散在多个部门，格式不统一且涉及权限分级，知识库需要在检索准确率与权限控制之间取得平衡。

matr 与企业质量部门共同定义缺陷分级标准并建立标注规范，以边缘集群部署视觉质检模型，通过接口把判定结果回写 MES，人工仅对模型置信度较低的样本进行复核。

知识库部分基于企业知识库与 RAG 平台服务构建，按部门与岗位设置权限，并保留检索与回答的审计记录。

试点产线在 12 周内完成验收。以项目约定的口径衡量，表面缺陷漏检率由约 3% 降至 0.5% 以下，质检复核人力减少约四成；工艺知识库覆盖主要工序，一线员工可通过检索获得工艺参数与历史故障处理记录。

成果数据为项目验收口径，已做脱敏处理；后续推广至其他产线按阶段推进。