都古外烟网“就是这儿，这个像素的边缘差异，AI瞬间就捕捉到了！”浙江中烟杭州卷烟厂数字化管理员王琪指尖轻点屏幕，一处肉眼几乎无法分辨的细微偏差被精准锁定。
日常生产中，车间在严守工艺规范的基础上，依托视觉识别技术构建起多层自动化检测防线，通过每小时数万张高速影像实时监控，实现生产环节自动检测、自动剔除。
但面对新增的细微外观差异，现有的检测模型偶尔也会遇到“识别盲区”。如何实现从“有”到“精”的持续升级，成为车间提升管控精度的攻坚方向。
过去，一旦成品端出现需要复核的情况，车间依赖人工抽检和“地毯式”排查。以单台机组为例，在质量回溯过程中，面对海量的高速摄影照片，单纯依靠人工进行图片复检，不仅耗费精力，更难以兼顾排查的实时性与准确性。正是为了破解这种“人眼极限”与“海量数据”之间的矛盾，卷包车间数字化团队主动发力，推出了一套“视觉算法库+Python编程”的轻量化解决方案。
图为数字化工作室成员进行程序测试（张何晴 摄）
“传统的深度学习模型需要海量样本进行长时间训练，而我们的方案更像是一个灵敏的‘像素标尺’。”王琪解释道。该系统以合格产品的“金样”为基准，通过自动计算像素差异与边角偏移，精准筛选出需要重点关注的图片，同时与产品二维码信息实时联动，直接锁定对应产品的生产时间与具体位置，让质量复核从“大海捞针”变为“精准定位”，管控效率也由此大幅提升。
这套系统投入使用后，高效的处理能力很快得到了员工们的认可，图片处理速度最高可达100张/秒。原本需要三个人花两天才能完成的繁琐排查，如今被缩短至短短1小时，真正实现了“秒级复核”。
“以前是我们追着问题跑，现在是数据追着问题跑。”浙江中烟杭州卷烟厂卷包车间值班长相晨予由衷感慨。如今，这套AI系统已化身为永不疲倦的“数字质检员”，在毫秒之间守护着质量的精度，持续筑牢品质防线。
