生成式AI与计算机视觉在商品质检中的突破性应用

某中心通过结合生成式人工智能和计算机视觉成像隧道技术，主动提升客户体验。尽管某中心物流中心存储数亿商品，客户报告损坏商品的情况极少，但团队仍致力于在配送前发现并移除有缺陷的商品。

技术架构与实现

多模态检测系统

科研团队使用基于某云服务（如某基础模型平台和某机器学习平台）的生成式AI与计算机视觉技术，在北美物流中心的成像隧道中检测各类商品。系统扩展了以下技术应用：

• 光学字符识别（OCR）：转换包装文本图像为机器可读格式，验证保质期防止过期商品发货
• 计算机视觉模型：通过商品目录参考图像和实际发货图像训练，检测如书籍封面弯曲等物理损伤

生成式AI创新应用

最新突破性方案利用生成式AI处理多模态信息的能力：

• 合成物流过程中捕获的图像证据
• 结合书面客户反馈触发快速纠正措施 该项目被统称为"私人调查员计划"，旨在使用侦探式工具集发现缺陷及其根本原因。

缺陷检测技术细节

机器学习模型集成

项目团队开发了包含以下技术的工具系统：

• 自监督模型与监督式Transformer模型的集成方法
• 注意力机制神经网络架构提升机器学习任务性能
• 通过正常订单图像学习"正确"商品特征，提供差异度量

多模态大语言模型（MLLM）

科研团队近期推出经过训练的MLLM系统：

• 识别破损密封、撕裂包装盒等损伤类型
• 以自然语言报告检测到的损坏情况
• 具备零样本学习能力，可识别训练中未见的损伤模式

系统部署与成效

自2022年5月起，质检团队在北美多个物流中心部署商品级缺陷检测解决方案：

• 每月处理通过隧道的数百万件商品
• 准确识别过期商品和颜色/尺寸错误问题
• 未来目标实现本地图像处理的近实时缺陷检测

技术挑战与未来方向

当前挑战

• 解析缺陷误判与实际缺陷的区别（如生产日期与过期日期混淆）
• 适应不同物流中心的独特细微差别（如物品容器的尺寸颜色差异）
• 多语言数据提取与准确翻译

可持续发展效益

• 减少退货产生的往返运输开销
• 通过提前拦截缺陷商品提升客户体验

团队计划向销售合作伙伴提供更易访问的缺陷数据，并通过持续优化的AI模型为客户和合作伙伴创造价值。