机器视觉检测
解决人工目检效率低、标准不一致的问题。我们进场采集缺陷样本，与产线质检人员一起把"什么算缺陷"写成可量化的判定表，再训练检测模型并接入现有工控设备。交付物包括模型文件、现场部署脚本、置信度阈值调节说明与一份可复核的验收指标，误检与漏检在试运行阶段用真实产线数据逐轮核对。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE · 襄阳
把算法装进生产线，
而不是停在演示里
襄阳研优人工智能有限公司是一家落地在襄阳的人工智能系统开发公司。我们做的事情很具体：到车间看工序，采样本、定标准，训练并部署机器视觉检测与数据分析系统，直到它在客户的产线和业务系统里稳定运行。从需求梳理到验收运维，一个团队跟完整条链路，交付的是能用的系统与看得懂的文档。
三项核心能力
智能数据分析
解决报表数据分散、异常发现滞后的问题。我们把客户已有的传感器读数、生产记录与业务台账统一接入分析管道，建立异常预警规则与趋势看板。做法是先用两周时间梳理数据字典与口径，再做规则与模型的组合判断，最终交付可视化面板、预警推送逻辑和一份"每条曲线怎么看"的解读文档，让业务人员能自己判断。
流程自动化
解决重复录入、单据流转缓慢的问题。针对政务窗口与制造业办公场景，我们用文档识别与流程编排工具替代人工搬运环节。实施前先画出当前流程图，标出可自动化节点与必须保留人工复核的节点；上线后提供操作培训与一个月的并行运行期，确保新旧流程切换期间任何一单都能追查到处理状态。
服务清单
九个方向，覆盖从单点工具到完整系统的不同需求规模。
表面缺陷视觉检测
面向机加工与纺织面料的表面瑕疵自动识别，替代人工目检的第一道筛选，标注到验收全流程由同一团队跟进。
- 支持多相机工位接入
- 按缺陷种类逐项定指标
- 交付模型与部署脚本
生产数据看板
把分散在多台设备与表格里的生产数据汇成一块实时看板，异常自动标红推送，管理层每天打开一页就能掌握产线状态。
- 适配主流传感器协议
- 看板字段按角色配置
- 两周内出首版
票据与单据识别
针对报销单、出入库单等格式相对固定的纸质单据，做结构化识别与自动录入，减少人工转录带来的抄错与积压。
- 支持扫描件与拍照件
- 识别结果人工复核留痕
- 按模板逐版调试
设备预测性维护
基于振动、温度等运行数据建立异常趋势判断，把"坏了再修"变成"提前安排检修"，降低非计划停机带来的排产压力。
- 需三个月以上历史数据
- 阈值策略可人工干预
- 按月出趋势报告
行业知识问答系统
把企业内部规程、产品手册与常见问题整理成可检索的知识库，员工与客户通过对话接口直接提问，回答附出处便于核对。
- 私有化部署不出内网
- 答案标注来源章节
- 知识库可自行增补
业务流程自动化
对审批、通知、归档等重复环节做自动化编排，先画流程图再定自动化边界，人工复核节点全部保留，切换期新旧并行。
- 梳理期约两周
- 每单处理状态可追查
- 含一个月并行运行
数据标注服务
为自建算法能力的团队提供图像框选、文本分类等标注支持，附标注规范文档与抽检质检记录，交付即可用于训练。
- 规范先行样标对齐
- 双人背靠背抽检
- 成果以标准格式交付
模型部署与运维
把已有模型移植到客户的工控机或服务器上，处理环境依赖与接口对接，上线后按运维协议监控指标并提供增量迭代。
- 适配工控机环境
- 指标波动自动告警
- 支持增量训练
AI 方案咨询
在立项前帮客户判断哪些环节值得用算法替代、哪些环节投入产出不划算，输出一份包含风险与边界的可行性评估。
- 一至两周出评估报告
- 明确样本与数据前提
- 报告可独立交付
合作流程四步
- 现场调研
到现场看工序、看设备、看单据，确认要解决的问题边界，列出样本与数据清单，评估可行性后给出带边界条件的方案。
- 开发与标注
按清单采集数据、制定标注规范并完成标注，训练模型并用留出集反复验证，每轮结果都同步给客户对接人确认。
- 部署试运行
模型接入产线或业务系统，与旧流程并行运行一段时间，用真实数据核对误检漏检等指标，逐项调整阈值与规则。
- 验收交付
按事先约定的可测量指标验收，交付模型、脚本、操作手册与解读文档，签订运维协议明确后续迭代与响应方式。
常见问题
一个视觉检测项目通常分哪些阶段？
通常分为现场调研与样本采集、数据标注与预处理、模型训练与调优、产线联调与试运行、验收交付五个阶段。前两个阶段约占整体周期的一半，因为样本的数量与质量直接决定后续检测精度的上限，因此我们会在立项前给出明确的样本清单。
没有算法团队，客户方需要投入哪些人？
客户方一般只需要一名熟悉业务流程的对接人，负责确认缺陷判定标准、协调现场设备与提供样本。标注工作可以由双方共同完成，部署后的日常维护我们提供远程支持，不需要客户自建算法团队。
项目费用大致怎么构成？
费用主要由数据采集与标注、模型开发、现场部署集成三部分构成。因为样本量、缺陷种类数量、产线接口复杂度差异很大，具体报价需要在现场调研之后才能给出，我们会在方案里逐项列明，避免后期增项。
算法上线后误检漏检怎么办？
我们会在验收阶段约定误检率与漏检率的可测量指标，并在试运行期间用真实产线数据反复验证。上线后如果因为来料变化导致指标波动，可以按运维协议进行增量训练，用新样本迭代模型，而不是推倒重来。
数据安全如何保障？
样本数据原则上在客户指定的环境中处理，涉及敏感数据的训练任务优先采用本地化部署方案，模型与数据不出客户内网。交付时我们会明确数据的所有权归属与销毁流程，并以书面协议固定下来。
更多问答见 常见问题详解。
有具体的产线或流程问题想聊？
描述一下你的场景，我们先判断它适不适合用算法解决，再谈合作。
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