TDK宣布推出TDK 的 产品，AI驱动的高速缺陷检测系统，突破超小型产品缺陷检测 2025年07月16日 09:07 电子产品世界
● TDK 揭晓了旗下 TDK 最新产品线—— ，这是一款搭载先进人工智能的超高速缺陷检测系统，可对客户的产品图像及视频进行智能化解析与特征提取，以极高的精度识别小至1 毫米的组件。
● 该检测系统通过减少误报和最大限度减少停机时间来提高生产效率，检测速度高达每分钟2000个零件。
TDK 公司近日揭晓了最新的 TDK 产品线——
是一款高速缺陷检测系统，可对客户的产品图像或视频进行解析，能够以极高的精度识别小至 1 毫米×0.5 毫米的组件。
该系统搭载 架构的先进人工智能模型，通过自监督学习与实时特征提取算法，实现毫米级的高精度缺陷检测，误报率较传统机器视觉系统大幅降低。 与 TDK 的 平台及传感器形成端边协同的智能检测网络，增强现有的硬件基础设施，最大限度减少不必要的机器停机，显著提升生产流程的连续性与能效比。其检测运行速度可达每分钟2000个零件，减少停机时间可为制造场景创造更多有效生产时间，这使得 成为高吞吐制造领域的核心 AI 质检解决方案。
核心优势主要体现在三方面：
● 高精度产品缺陷检测
● 自适应学习和持续改进
● 减少误报和漏报
● 跨产品线的可扩展性
基于人工智能的机器视觉已经发展成为一项高度先进且可靠的技术，因其速度、精度和自适应性而得以在各行业得到广泛采用。 系统独特优势在于利用边缘人工智能实时处理视觉数据，减少延迟并降低对云基础设施的依赖。基于的架构以及 和 SAM 等统一模型来实现多种视觉任务，如缺陷检测、区域分割和类型分类，而无需进行特定任务的重复训练模型。通过自监督学习和少样本学习，这些系统的标签效率也在不断提高，降低了数据准备成本，可快速掌握新缺陷的特征，尤其适合新产品快速导入时的检测需求。与语言模型的集成引入了多模态能力，使人机交互更加直观。随着这些增强功能和新能力给行业带来的变革，现在正是 TDK 向市场推出 的关键时刻。人工智能驱动的视觉系统比以往任何时候都更具可扩展性、稳健性和成本效益，使其成为高吞吐生产环境的必备检测工具。
“ 将通过高速、边缘端运行的人工智能缺陷检测，进一步增强我们现有的自动光学检测（AOI）能力，”TDK 组件美国公司首席执行官 Ken 表示。它能够以极高的精度处理甚至最小的片式多层陶瓷电容器（MLCC），尺寸小至 1 毫米×0.5 毫米。通过在我们现有硬件上部署人工智能，我们通过减少误报显著降低了生产总成本。这一改进将减少因过度检测导致的机器停机，从而大幅提高生产吞吐量。以每分钟 2000 个零件的速度运行，即使是微小的时间节省也能转化为可观的收入增长。
“ 的推出是我们将智能自动化引入工厂车间这一使命中的重要里程碑，”TDK 首席执行官 表示。“借助人工智能的力量， 提供精确、实时的缺陷检测，提高运营效率和产品质量。该解决方案与我们的 传感器无缝协作，扩展了 平台的功能，为制造商应对高速生产挑战提供了更智能、更集成的方法。”
术语表
● 边缘人工智能：直接在本地硬件（边缘设备）上部署人工智能模型，无需将数据发送到云端即可进行实时数据处理
● 基于的架构：一类深度学习模型（例如视觉或ViTs），利用注意力机制处理视觉数据，比传统的卷积神经网络（CNNs）性能更优。
● 统一视觉模型：像 和 Model（SAM）这类人工智能模型，无需为每个任务单独建立模型，就能执行多种视觉任务（如检测、分割和分类）。
● 少样本学习：模型仅从极少数示例中就能学习新任务或识别新模式的能力
● 多模态人工智能：结合不同类型数据（如图像和文本）来执行视觉问答或图像 描述 等任务的系统。例如 跨模态交互和 结合图像生成文本描述等模型。
● 误报/漏报：在缺陷检测中，误报是指将合格的零件错误地标记为有缺陷；漏报是指没能发现有缺陷的零件。
● 自动光学检测（AOI： ）
主要应用领域
● 电子制造
● 制药领域
● 食品饮料
主要特点和优势
● 提升产品质量：确保对缺陷的持续检测，从而提高输出质量
● 减少误报：最大限度减少不必要的拒收，保持生产线平稳运行
● 提高吞吐量：在不影响准确性的前提下实现更快的检测，提高生产效率
● 降低运营成本：通过自动化检测和减少返工，降低劳动力成本和浪费
