基于知识融入预训练与小样本学习的3C产品表面缺陷检测

需求的背景和应用场景

工业质检作为确保3C类产品（如计算机、通信和消费电子产品）质量的关键环节，对于预防产品返修带来的经济损失至关重要。然而，传统质检方式依赖大量人力，成为企业降本增效的一大痛点。随着企业数字化转型的推进，基于人工智能技术的自动化质检方案成为解决用工难、成本高的有效途径。但自动化质检模型的训练通常需大量标注数据，且不同质检任务间的数据难以复用，导致数据收集和标注成本高昂。因此，如何在有限标注样本条件下快速构建适用于3C产品质检的模型，成为自动化质检提效的关键。本技术需求旨在通过构建3C类产品缺陷检测标准数据集，并结合知识融入预训练与小样本学习技术，解决行业和技术落地的痛点问题，提升质检效率，降低人力成本。

要解决的关键技术问题

1. 建立标准数据集：全面、系统、科学地分类3C产品缺陷，并制定自动化标注方法，为公司历年来的大型质检项目中的典型缺陷提供明确定义及标注规则，为行业提供标准数据库支持。
2. 知识融入预训练：在缺陷检测预训练基础上，融入先验知识，增强预训练效果。利用标准数据库中的知识，在每类缺陷标注样本极少（少于10个）的情况下，实现基于小样本学习的自动化质检，降低漏检率和过杀率。
3. 小样本学习应用：结合小样本学习技术，在实际质检任务中，即便每类缺陷标注样本有限（少于100个），也能达到行业交付的高标准，即平均漏检率低于1%，平均过杀率低于10%。

效果要求

• 赋能广泛：预计该方案能够为90%以上的3C产品缺陷检测项目提供技术支持，显著提升质检效率和准确性。
• 成本节约：通过减少人工标注需求，预计能降低项目中60%以上的人工标注成本，极大减轻企业负担。
• 交付周期缩短：将项目交付周期由传统的4-5个月缩短至2个月左右，加速产品上市速度，提升企业竞争力。
• 创新性：结合知识融入预训练与小样本学习技术，为3C产品质检领域提供创新解决方案，引领行业技术进步。
• 竞争优势：通过实现高质检指标和低成本运营，为企业打造显著的竞争优势，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。