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CCSL77
T/QGCML
团体标准
T/QGCMLXXXX—2025
基于AI技术的产线质检技术要求
TechnicalrequirementsforAI-basedqualityinspectioninmanufacturingproduction
lines
2025-XX-XX发布2025-XX-XX实施
全国城市工业品贸易中心联合会 发布
T/QGCMLXXXX—2025
目次
1范围1
2规范性引用文件1
3术语和定义1
4一般要求1
4.1工作环境1
4.2系统架构1
4.3智能功能1
5技术要求2
5.1参数指标2
5.2检出率3
5.3误检率3
5.4系统平均故障时间间隔3
5.5测试条件3
5.6可检内容3
I
T/QGCMLXXXX—2025
基于AI技术的产线质检技术要求
1范围
本文件规定了基于计算机视觉、机器学习等人工智能技术的制造业产线质量检测的系统架构、技术
要求、测试方法及实施指南。
本文件适用于汽车、电子、食品等离散/流程制造场景的AI质检系统设计、部署与验收
2规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3术语和定义
本文件没有需要界定的术语和定义。
4一般要求
4.1工作环境
工作环境应符合下列规定：
a)温度：（5±3）℃；
b)相对湿度：不应大于75%；
c)大气压：（86～105）MPa。
4.2系统架构
4.2.1硬件组成
硬件组成应符合表1的规定。
表1硬件组成
模块技术要求
工业相机分辨率不应小于12MP，帧率不应小于60fps（高
图像采集
速产线不应小于200fps）
计算单元支持INT8量化的AI加速芯片（算力不应小于16TOPS）
照明系统频闪同步误差不应大于1μs，照度均匀性不应小于90%
4.2.2软件功能
软件功能应符合下列规定：
d)实时缺陷分类：响应延迟不应大于500ms；
e)数据追溯：保存原始图像+检测结果不应小于30天；
f)缺陷根因分析：SPC统计过程控制集成；
g)自适应模型更新：在线学习周期不应大于24h。
4.3智能功能
4.3.1深度学习模型架构
4.3.1.1缺陷检测模型：需支持YOLOv7及以上版本的实时目标检测架构，或等效Transformer
架构（
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