产品对比
映赛 vs 人工 / 显微目检
人工目检看的是熟练操作员在显微镜下能看到的东西 — 多为抽检，且多凭主观判断。映赛用全检替代抽检、用量化且可验证的数据替代主观判断。本对比反映的是典型配置的一般差异，并非任何特定方案；实际能力以现场验证为准。
人工 / 显微目检
人工 / 显微目检
操作员在显微镜下检查微孔、切割后崩边或探针阵列 — 通常为抽检，记录在纸面或电子表格上。
映赛 映赛胜
Insightek
一个平台上的 AI 检测与量测：高分辨率成像与高速拼接、专用模型、微米级量测 — 且每条判定都可追溯。
什么时候人工 / 显微目检仍然适用
我们并不打算替换掉每一位操作员。有些场景仍以工位人工为宜，而且任何自动化系统最初学习所用的样品集，正来自这类工作。
- 对尚无人成像过的全新工艺或缺陷类型做初次判断
- 极低产量 — 每天抽检几件确实已经够用
- 构建自动化系统将要学习的首批良品 / 缺陷 / 临界样品集
- 早期可行性阶段的离线抽查与二次确认
什么时候映赛能改变结果
以下这些场景，抽检与主观判断会让您付出漏检代价，而量化的全检则物有所值。
- 需要在线全检而非抽检 — 每一个孔、每一处边、每一根针
- 肉眼易漏检的微小或低对比度缺陷
- 必须跨班次保持一致的真假缺陷判别
- 在同一零件上、同一份输出里同时给出微米级量测与合格判定
- 把坐标、尺寸、缺陷类别、趋势接入 MES / SPC 的数据闭环
能力对比
五个维度，取自典型配置。本对比反映的是一般差异，并非任何特定方案；实际能力以在您样品上的现场验证为准。
覆盖与检出
维度
人工 / 显微目检
映赛
·
维度
覆盖
人工 / 显微目检
多为抽检，覆盖有限
映赛
在线全检；速度随算力扩展
映赛胜
维度
微小 / 低对比度缺陷
人工 / 显微目检
凭经验，易漏检
映赛
面向小缺陷与复杂纹理调优的专用模型
映赛胜
判别与量测
维度
人工 / 显微目检
映赛
·
维度
真假缺陷判别
人工 / 显微目检
主观，依赖操作员
映赛
AI 判定 + 样品集验收，保持一致
映赛胜
维度
量测能力
人工 / 显微目检
难以量化
映赛
检测与微米级量测合并于同一份输出
映赛胜
数据与追溯
维度
人工 / 显微目检
映赛
·
维度
数据闭环
人工 / 显微目检
纸面 / 电子表格记录
映赛
坐标、尺寸、类别、趋势 + MES / SPC 对接
映赛胜
从抽查到全检
导入分阶段进行，每一步都有交付物。您可以从小处起步 — 先软件与离线验证，再一体化单元，最后标准设备。
- 01
1 · 样品与工艺评审
我们与您一起评审样品与工艺。交付物：可行性结论。
- 02
2 · 成像与算法验证
我们在您的零件上验证成像与算法。交付物：演示报告。
- 03
3 · 检测项与阈值
我们与您共同确定检测项与阈值。交付物：判定方案与验收标准。
- 04
4 · 线边集成
我们在产线侧完成集成。交付物：集成验证报告。
- 05
5 · 验收与复制
我们进行验收并准备复制推广。交付物：验收报告与维护方案。
常见问题
必须一次性全部切换到全检吗？
不必。导入分阶段进行 — 可以先用软件与离线验证从小处起步，再推进到一体化单元与标准设备。每一步都有各自的交付物，从可行性结论一直到验收报告。
开始需要多少样品？
良品、缺陷与临界样品各几组即可开始成像与算法验证。随后在双方确认的样品集上确定检出极限、过杀与漏检标准。
如何证明判定可靠？
判定一致性在盲测样品集上测量，并与您团队的复判结果对照，验收标准写入技术协议。每一项公开的指标都可解释、可校准、可验证 — 我们交付的是方法，而不只是数字。
我们能拿到什么数据？
OK/NG 判定、坐标、尺寸偏差与缺陷类别；整板 / 整片 / 整阵列分布图与热力图；可追溯的复判；报表与趋势以 CSV、图像或贵司系统所需格式导出 — 并支持 PLC / MES / SPC / SECS-GEM 集成。