电子行业作为一个国家的支柱产业，与我们的生活息息相关，小到LED灯泡，大到高速铁路，航天飞机上天，都离不开电子制造，尤其是精密仪器，对电子产品的制造工艺，产品的稳定性要求更高。

电子电器企业的特点是，产品品种、型号多，零部件品种、数量繁多，同时，产品升级换代迅速，产品生命周期进一步缩短，使得电子电器企业设计更改频繁。另一方面，由于客户需求变化快，多品种小批量混线生产已完全取代了连续大批量生产，插单及元件更改、替代频繁发生。

随着行业竞争的加剧，企业对产品质量的控制已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在，需要保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)来保障业绩的持续稳定的增长。在产品质量外观检测的世界里，人眼只能辨别那些大于0.5毫米大小的瑕疵还伴着巨大的误判风险。随着工作时间的延长，眼睛的疲劳和衰老更加增加了误判的风险。而传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面有所欠缺，导致瑕疵检测的准确率低，性能不稳定，而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。由此可见，无论是传统的机器视觉检测，还是“肉眼”检测产品外观质量的能力和效率以及准确率和范围都是非常有限的。

海克斯康制造智能为电子行业量身定制的软硬一体自动化智能外观瑕疵检测方案。自主研发的智能外观瑕疵检测设备又称“人工智能视觉检测设备”，使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。其包括：光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统（包括视觉控制硬件及图像分析处理软件）等。其通过图像采集硬件（相机、镜头、光源等）将被摄取目标转换成图像信息，并传送给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，对目标进行特征抽取，并做出相应的判断，进而根据结果来控制现场设备。

海克斯康站在时代的前沿，应用人工智能的分支——神经网络中的深度学习，研究开发了一款软件系统——Proxima，该系统基于传统图像处理与人工智能技术结合的混合算法，其采用对抗网络GAN和风格转换等对外观缺陷进行数据增强、通过卷积神经网络CNN进行分类并进行最终判定。系统对检测工件上的瑕疵特征进行全方位的学习和提取，训练的模型精度精度高达98%。同时集成海克斯康尺寸检测的专业领域知识，实现工厂流水线上尺寸检测和瑕疵检测的一体化有效检测，标准化水平高于市场20%。Proxima检测瑕疵类型如下图。

目前，海克斯康已为笔记本电脑、手机、新能源电池、玻璃、金属结构件件、MIM结构件等行业提供了高效、稳定、可靠的自动化瑕疵解决方案。

其中，海克斯康专为2D玻璃屏幕行业量身定制了2D玻璃瑕疵检测设备。该设备采用滚轮的形式传送物料，避免面对产品的碰划伤；在线实时外观瑕疵检测，可以快速准确地对玻璃表面划痕、边崩、裂痕、黑点、白点等多种外观瑕疵进行检测；该设备可兼容4.7寸-7寸的2D/2.5D玻璃屏幕产品，为客户节省设备成本。2D玻璃瑕疵检测设备检测准确率高达99%以上，过杀/漏检低至1%，检测时间提升10倍。该设备适用于3C行业玻璃、汽车行业玻璃等。

海克斯康为复杂壳体外观瑕疵设计了Perfectus多光谱外观检测仪，基于深度学习的通用型外观质量智能检测系统。Perfectus多光谱外观检测仪，搭载海克斯康自主研发的基于深度学习的瑕疵检测软件Proxima，具备同视场多种瑕疵同时检测、六轴机器人以及转台系统于一体的复合式检测功能，采用非接触的方式检测壳体外观瑕疵。高精度六轴机器人搭配高精度转台，精度高，灵活性强，可以应对各种外形的产品；底座采用花岗岩材料，具有很高的刚性和稳定性，不受温度变化的影响，以保证设备的精度和稳定性；基于深度学习的瑕疵软件Proxima,针对制造业特有的深度学习算法；缺陷识别率达到99%以上，同时使用muti-GPU，Batch Processing大幅提升实际生产中图像处理速度。该设备已成为检测笔记本外壳瑕疵、笔记本标签瑕疵检测、AR眼镜螺纹孔瑕疵、汽车发动机燃烧室瑕疵等，为制造业智能制造安上“眼睛”。