方案主要围绕企业生产过程中缺陷检测与分类流程、产线智能改造与升级、良率分析与提升三大方面做了升级优化。

升级缺陷检测与分类流程

缺陷检测与分类通过获取MES（企业生产过程执行管理软件）、SPC（统计工序控制）、FDC（缺陷分类控制）、DFS（数据归档系统软件程序）等系统的图像信息，基于自主研发的AI分析引擎提供产品缺陷检测与分类服务，能够全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度学习和图像处理算法，自动识别产品缺陷和完成缺陷分类、缺陷严重性判级，大幅降低缺陷检测的人力成本，提高生产效率，提升工厂数智化水平。

创新产线智能改造与升级

针对现有的传统AOI检测及人工目检方式漏判和误判高、效率低、成本高、分析耗时长等问题，同时我国工业制造在表面缺陷检测与分析智能化领域长期高度依赖国外厂商提供的工业智能软件，其导入门槛高、自主可控性低，存在被限制禁用的风险，数之联提供智能检测装备的定制化设计、制造、部署、售后维修升级，以及现有工厂制造产线智能升级改造解决方案，实现产品缺陷快速诊断定位和管控优化，提升企业生产质量管控能力。

优化良率分析与提升路径

利用新型显示产业链制造企业生产过程的图像采集、传输、存储及业务工程化等技术，结合图像检测、图像分析及深度学习等技术，实现海量电子产品制造数据的采集、融合与管理；实现基于深度学习的产品不良缺陷自动检测分类，实时检测产品缺陷并及时报警；实现针对突发性不良和顽固性不良等不同类型产品缺陷的快速定位和根因分析，建立根因分析算法模型，挖掘不良发生模式和生产参数之间的相关性，辅助业务人员进行缺陷定位、调整生产参数优化生产工艺。良率分析与提升系统旨在实现新型显示产品缺陷自动检测与根因分析，帮助企业快速实现生产工艺优化、提升监管效率和产品良率。