电子电工产品的质量检测传统依赖人工和固定规则，易受主观因素影响。AI算法引入计算机视觉技术，能自动识别电路板上的微小缺陷，如焊点异常或元件偏移，提高检测精度至99%以上。
卷积神经网络（CNN）是常用AI模型，它通过训练海量图像数据集，学习缺陷特征。在生产线末端，AI系统实时扫描产品，标记问题区域，减少假阳性率。
AI还支持预测性质量分析。基于历史数据，算法可预判潜在故障模式，帮助企业调整上游工艺参数，避免批量缺陷。
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在电子电工领域，一家半导体工厂采用AI检测后，次品率下降20%。此系统集成高。