噴油器閥座瑕疵檢測每日平均需求4000-6000件，峰值12000件，目前只能通過人工肉眼來實現(xiàn)判斷。然而，類似的檢測工序，在噴油器制造當中還有2個。目前視覺判斷工序需由熟練操作的工人付出4～7人每班的復(fù)核人力，如按每天3個班次計算，視覺判斷工序人力成本將達到 60萬/年，是全公司投入產(chǎn)出比最低的工序。所以，柳州源創(chuàng)希望盡早借助人工智能技術(shù)釋放一部分人力，以便提升質(zhì)檢的審核效率。