在工业生产中，缺陷检测的精度是基础，但当精度达标后，速度便成为决定性因素。工程师们普遍认为，在保持高精度的基础上，提升检测速度是提升生产效率的关键。

速度要求与利润增长

特别是在3C电子产品电容电阻等产线上，速度要求达到10毫米每秒。检测效率的高低直接影响到生产线的产能和企业的利润。据工程师指出，如果缺陷检出速度提升1倍，利润就能相应提升25%。

速度提升的限制

然而，速度的提升并非易事，它受到算法和硬件配置的双重限制。如何在保持高精度的同时提升速度，工厂面临三大核心要素之间的平衡问题：

1. 高精度与低成本的矛盾：使用低配置显卡虽然能降低成本，但可能导致检测速度跟不上产线节拍，进而影响生产进度。

2. 快节拍与低成本的矛盾：压缩待检测图片的尺寸虽然能降低成本并提升速度，但可能导致检测精度下降，增加漏检率。

3. 快节拍、高精度与高成本的矛盾：使用高配置显卡和工业相机虽然能适应高速产线并提升检测速度，但硬件成本高，可能影响投入产出比。

技术融合与创新

为了解决以上难题，需要融合机器视觉、自动化、深度学习等多种技术。机器视觉可以精准捕捉细微瑕疵，自动化则能实现全流程的自动化质检，而深度学习则通过构建模型提高检测的准确性和效率。这些技术的融合为高速产线提供了实时性和准确性的保障。

另外不同生产线和产品特性对检测系统有着不同的需求，因此，提供定制化的检测系统成为满足这些需求的关键，根据速度、幅宽、产品品种和最小检测要求等参数，量身定制专用的检测系统，可以确保最佳的检测效果。

瑞科推出的AI视觉检测设备正是基于以上需求而设计的。它能在保持高精度的同时，短时间内处理大量检测任务，检测速度可达到1100pcs/min，满足大规模生产的需求。这款设备不仅融合了多种先进技术，还提供了定制化的解决方案，旨在为用户提供同时满足快节拍、高精度、低成本需求的完美解决方案。