基于国产算力芯片的LED灯产线AI工业视觉智能体解决方案

案例目标
本项目旨在基于厦门四信智慧工业自主研发的AI数采魔方以及工业摄像机，验证其在LED灯产线质量检测中的AI智能识别与报警方案的可行性。通过自备算力完成基础模型微调，实现自动化检测产线上LED灯通电后是否正常亮灯、是否可正常通电、亮灯周期异常、灯具表面是否有明显瑕疵等问题。替代人工目检，提高检测效率与准确率，推动工厂向智能制造转型。

算法方案

（一）场景名称
基于国产算力芯片的LED灯产线AI工业视觉质检方案

（二）算法缺陷定义
在LED灯产线中，当LED灯经过检测工位并通电后，如出现以下情况即判定为缺陷：
1. LED灯通电后无亮光输出；
2. LED灯亮度明显低于设定阈值；
3. LED灯闪烁或间歇性亮灯。

4. LED灯通电时长未达标准；

（三）方案说明
系统采用多路工业摄像机拍摄LED灯产线的实时视频流，视频流输入至AI视频分析终端（算力魔方）进行智能检测：

- 通过深度学习图像识别算法，判断LED灯亮度状态；
 

- 检测不合格灯具时，AI终端通过HDMI显示屏弹窗报警，并输出继电器信号触发蜂鸣器报警；

- 系统自动保存报警前后的视频片段与静态截图，便于后期追溯；

- 同时通过HTTP接口上传JSON格式报警信息至客户服务器，实现远程同步监控与维护指派。

通过AI智能检测替代人工目检，可实现实时检测、异常报警、数据留存与远程运维联动，显著提升生产效率与质量管理水平。

通用核心指标预期

• 检测准确率：  ≥ 98% 基于微调模型在LED亮度差异识别上优化
• 检测延时：  ≤ 300ms 单帧图像实时推理延时
• 漏检率：  ≤ 1% 多角度光照条件下验证
• 误检率：  ≤ 2% 灯具位置变化下稳定识别
• 模型推理帧率：  ≥ 15fps |四路视频流并行分析/ ≥25 FPS |二路视频流并行分析
• 报警响应时间 ： ≤ 0.5秒 报警动作与画面联动
• 算力占用率：  ≤ 90% |GPU算力优化后运行负载