高效、准确地检测软排线的尺寸、卡控位置，以及SMT元器件的缺陷，对提高汽车制造的自动化水平、降低生产成本具有重要意义，是维持高质量标准、保障产品可靠性的重要手段。

镜头和外壳镭射清洁误判较高，不良品流到客户端，导致客户投诉；

软排线FPC手动折弯后缺乏一致性，难以确保组装的稳定性，手动组装因人而异、位置识别不精准等因素，过程质量风险高，连接卡扣破较高；

传统单一深度学习AI算法的SMT元器件缺陷识别率提升有限，阻碍过杀率进一步改善。

在FPC工站导入神经网络深度学习算法，通过相机识别FPC和Connector的特征，反馈给相机控制枢纽，通过视觉算法获取FPC及Connector精确位置；

计算与标准图像的偏差，协同上位机驱动机械手快速响应偏差纠正，实现智能调节和组装，实现FPC组装不良率和connector卡扣破损率均大幅下降；

构建V-vision视觉检测系统，集成AI融合AOI和X-Ray的技术，运用深度学习结合生成式大模型及3D检测技术，构建元件专家知识库，降低误判率，进一步改善过杀率。