出货前质检是最后一道闸，也是最容易被人因因素攻破的闸：下午五点的质检员和上午九点的质检员，漏检率不是一个水平。

机器视觉的强项

表面缺陷检测是AI视觉的传统强项。对修复体做360度旋转拍摄，模型识别崩瓷、裂纹、气泡、表面瑕疵，检出稳定性远超人眼。尤其细微裂纹——目视检查在强光下都容易漏，多角度成像叠加能抓到。

落地门槛其实不高

不需要昂贵的工业线体：一台转台加相机、一套开源检测模型微调、几百张本所缺陷样本的标注，就能跑起来。难点在样本——缺陷件本来占比就低，攒样本要有耐心，可以把返件照片也纳入训练集。

人的位置在哪

AI筛出的可疑件人工复核，确认件人工定级处理。质检员从「逐件盯」变成「复核可疑」，一个质检员能覆盖的量翻几倍。更重要的是漏检率不再随下班时间波动——这道闸终于稳定了。