深度學習方法在多品種缺陷檢測場景下優于傳統規則算法，但推理速度和部署成本是落地瓶頸。

系統設計

面向3C金屬外殼6面外觀檢測，6臺500萬像素相機并行采集，節拍不超過3秒每件。多角度LED組合照明增強缺陷對比度。

模型訓練

選擇YOLOv8s-Seg，12000張缺陷圖像訓練，mAP50等于94.3%。RTX 3060推理8ms每幀。

邊緣部署優化

通道剪枝30%后參數降至7.8M，INT8量化后mAP92.7%、Jetson Orin Nano推理3.2ms每幀，Batch NMS后6面總推理15ms。

產線效果

8個月穩定運行，漏檢率0.3%，誤檢率0.8%，替代6名目檢員，年省72萬元，投資回收期8個月。