在余姚中亿智能的工厂里，矿泉水瓶盖大小的轴承滚过流水线，机器顶部的银色“眼睛”闪过微光，不到1秒就揪出了头发丝十分之一粗细的划痕-2。
车间老师傅戴着放大镜盯半小时才能发现的缺陷，如今机器一秒就能揪出——过去一年，宁波的工厂里正在发生一场“视力革命”。
在得力集团的生产车间，工业AI智能相机正快速识别4K镜头拍摄的超清画面，精准识别瑕疵并自动分流不良品-1。
传统视觉检测主要依靠人工标注样本，效率严重滞后。每批零部件质检需人工拍摄100张至200张缺陷照片并进行标注，耗时3天到5天-2。
培养一名熟练的检测工程师至少需要一年时间，且系统维护和问题解决仍需专业人员介入，对企业造成较大负担-2。
更令人头痛的是，传统人工质检漏检率高达30%-3。一批产品中若有三分之一的问题没被发现，流入市场后造成的品牌损失难以估量。
在宁波余姚，中亿智能研发的AI控制器已经迭代至2.0版本。这款被称作“永不疲倦的超级质检员”的设备，只需十几张照片，即可实现“0漏检”、误检率不到1%-2。
宁波工业相机机械化进程中的这一突破，不仅解决了漏检问题，还将检测时间从天缩短到秒。
聚华光学则用AI技术为工业视觉检测方案“注入灵魂”。公司用海量行业数据预训练模型，让AI“吃透”裂纹、划痕、色差等常见的工业缺陷特征，再通过迁移学习使AI针对不同场景“举一反三”-1。
在宁波工业相机机械化的实际应用中，聚华光学的工业AI智能相机具备强大学习能力，能根据环境自动调整曝光强度，即使产品朝向和位置有变化，也能精准识别-5。
尽管技术进步明显，但在高反光、表面存在油污、表面暗黑等复杂环境下，工业相机的识别率仍有待提高。如何降低误检率，进一步减少复核时间，是行业亟需破解的难题-10。
西北工业大学宁波研究院在行业内率先破题，通过结合光谱成像技术与偏振成像技术，研发的超维特种视觉检测系统，为舟山某工厂量身定制了高反光紧固件表面全自动缺陷检测装备-10。
这套系统成功替代了30名工人，实现高端紧固件产品100%全检，每年可节省人力成本300万元-10。
宁波工业相机机械化发展的下一步，是向着“无人工厂”的目标迈进。
中亿智能已开始建设占地约40亩的产业基地，引入主要应用于航空航天及汽车制造领域的脉动生产线-2。
与传统制造业中产品不动而人动的模式不同，脉动生产线可实现产品在生产过程中的流动，从原料制备到最终打包全程自动化-2。
生产线的节拍调整完全由AI系统控制，操作人员也从技术工升级为AI智能工程师-2。这一转变不仅提升了生产效率，也重新定义了工人在智能制造中的角色。
在鄞州科技信息孵化园的路演活动中，“RenoSight”团队展示的无需编程“友好型”工业视觉相机引人注目-6。
这款相机搭载针对工业场景优化的轻量级MIX-AI模型，可通过“一图”“一键”操作，高效实现产品正反检测、有无检测等功能-6。
目前该产品已成功部署在砂轮片生产线，检测准确率高达99.999%，仅半年时间销售额便达到200万-6。
与此同时，科镭仕公司的视觉检测系统已从2.5D走向高精度3D检测。他们的系统现在“聪明”得多，即便产品随意摆放，设备依旧能将标识精确地刻在预设的位置上-4。
在韩国起亚汽车的生产线上，科镭仕的2.5D视觉系统成功检测出高精度装饰条的细微瑕疵，让成品率从40%提升了30个百分点-4。
在宁波高新区鲲鹏生态产业园，科镭仕实验室内一束蓝色激光在金属表面飞速游走，火花溅射间，一个复杂的企业Logo逐渐清晰，全程仅10秒-4。
随着这条2400平方米的智慧工厂投入使用，更多宁波工业相机机械化的创新正在这里碰撞。
从“制造”到“智造”，宁波的工厂车间里，那些银色“眼睛”正以前所未有的精度和速度，审视着每一件产品的诞生。它们不眠不休，却比任何老师傅都更加敏锐可靠。
