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工业制造企业表面缺陷检测现状与"智眸·复目"AI智能质检系统需求调研
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本问卷服务于第二十八届中国机器人及人工智能大赛"智眸·复目——面向工业制造的高精度表面缺陷智能检测系统"项目调研。问卷匿名填写，数据仅用于学术研究与系统优化，预计填写时间5-8分钟。感谢您的配合与支持！
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1.
您所在的行业
工业玻璃
新能源电池
汽车零部件
纺织
3C电子
钢铁化纤
其他制造业
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2.
您的岗位角色
质检管理
一线质检员
工艺工程师
技术研发
设备运维
企业决策层
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3.
企业规模
中小型企业（员工<500人）
大型企业（员工≥500人）
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4.
所在产线日质检量级
<1000件
1000-5000件
5001-10000件
>10000件
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5.
当前主要质检方式
人工目检为主
AI视觉质检为主
人工与AI视觉结合
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6.
人工质检漏检率与误检率主观评估
<1%
1%-3%
3%-5%
>5%
漏检率
漏检率
误检率
误检率
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7.
质检员工作面临的主要挑战（可多选）
【多选题】
视觉疲劳严重
招工困难/流失率高
培训周期长
工作强度大
质检标准难统一
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8.
缺陷样本收集与人工标注的主要痛点（可多选）
【多选题】
缺陷样本数量稀缺
人工像素级标注耗时费力
标注精度无法满足要求
标注成本占比过高
样本标注标准不统一
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9.
复杂场景下的检测难度（可多选）
【多选题】
低对比度缺陷难以识别
0.01mm级微小缺陷漏检
反光表面干扰检测结果
复杂曲面检测死角
多材质混合表面误检
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10.
跨产品线换线时的主要成本痛点（可多选）
【多选题】
模型重新训练周期长
数据重新采集成本高
算法适应性差需定制开发
设备调试耗时影响生产
技术人员培训成本高
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11.
对AI智能质检关键技术的重要性评分（1=非常不重要，5=非常重要）
非常不重要
不重要
一般
重要
非常重要
缺陷样本AI自动生成（通过GAN技术生成高质量缺陷样本，实现像素级标注，免除人工标注）
缺陷样本AI自动生成（通过GAN技术生成高质量缺陷样本，实现像素级标注，免除人工标注）
0.01mm级微小缺陷与低对比度划伤的高精度像素级分割能力
0.01mm级微小缺陷与低对比度划伤的高精度像素级分割能力
跨产品线/跨材质的轻量化模型迁移能力（无需重新大规模训练）
跨产品线/跨材质的轻量化模型迁移能力（无需重新大规模训练）
检测结果可解释性（如Grad-CAM热力图、特征图、模型结构可视化）
检测结果可解释性（如Grad-CAM热力图、特征图、模型结构可视化）
缺陷成因追溯与工艺优化建议（基于工业缺陷知识图谱归因）
缺陷成因追溯与工艺优化建议（基于工业缺陷知识图谱归因）
边缘端实时部署能力（单图检测时延<0.1秒、帧率≥48FPS）
边缘端实时部署能力（单图检测时延<0.1秒、帧率≥48FPS）
三维数字孪生可视化（被检对象柱面贴片与机械臂规划仿真）
三维数字孪生可视化（被检对象柱面贴片与机械臂规划仿真）
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12.
对"机械臂+多相机（面阵/线阵/红外）+多光源（环形/条形/背光/同轴/球积分）+暗箱"复目成像装备的接受度
非常不愿意接受
不愿意接受
一般
愿意接受
非常愿意接受
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13.
设备选择的价格敏感度（对比进口高端设备500万元级）
优先选择国产替代方案（价格低30%以上）
同等性能下优先选择国产（价格低10%-30%）
性能达标即可，对国产/进口无偏好
进口设备更可靠，愿意支付10%-30%溢价
进口设备技术领先，愿意支付30%以上溢价
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14.
数据部署方式偏好
本地化私有部署（数据完全自主管理）
混合云部署（核心数据本地，非核心上云）
纯云端部署（成本更低，维护便捷）
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15.
可接受的单台智能质检装备投入区间
50万元以下
50-100万元
100-200万元
200-300万元
300万元以上
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16.
您向同行企业推荐本系统的可能性
不可能
极有可能
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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17.
最希望优先落地的应用场景（可多选）
【多选题】
工业玻璃表面缺陷检测
新能源电池壳缺陷检测
汽车零部件表面检测
纺织面料瑕疵检测
气缸套表面缺陷检测
3C电子元器件检测
其他（请在开放题中说明）
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18.
对系统改进或新增功能的开放建议
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