近日，四川长虹电器股份有限公司与西南科技大学联合申报的《泛工业印刷品质检因果场景大模型研发及产业化》案例成功入围中国计算机学会(CCF)2026年度企业数字化发展案例。

　　该案例依托长虹虹林包装真实产线场景，推动AI质检从“找茬”式缺陷发现向“破案”式成因理解升级。

　　泛工业印刷品涵盖标签、说明书、内外包装、金属铭牌、电子元器件丝印等，贯穿国民经济超90%的产业领域，其质量直接关系品牌形象、产品合规与全生命周期追溯。但国内印刷品在线检测渗透率仅为15%—20%，远低于欧美国家。

　　长虹旗下四川虹林包装科技有限公司作为四川省绿色工厂、省级先进级智能工厂，正从规模扩张向“技术驱动的内涵式增长”转型。面对日均百万级质检数据，传统人工抽检模式难以支撑。虹林包装开放产线场景和行业数据，成为该项目落地验证的“出卷人”。

　　研发团队现场联调与检测验证

　　2023年6月起，长虹AI与数智产品研发中心作为技术平台，联合西南科技大学信控学院、计算机学院组建产学研团队，依托长虹虹林包装真实产线场景，历时两年研发，推动AI从“发现缺陷”到“理解成因”，完成感知型AI向推理型AI的范式升级。

　　目前，项目已建成图纸质量检测、工装检测、标签检测、全开说明书检测、纸箱首件检测5套模块化智能检测子系统，覆盖漏字、错字、版错、套印误差、模切偏差、污点、色差、尺寸偏差等工业印刷品全类型质量检测，并通过“人在回路”机制构建“检测—归因—优化—预防”的质量管控闭环，不仅可拦截不良品，还能定位工艺根因、自动输出针对性调整建议。

　　图像采集与缺陷检测控制界面

　　在测试与应用方面，该项目系统已由CMA/CNAS资质第三方机构依据国家标准完成独立测试，64项测试用例全部通过。在以长虹虹林包装为代表的泛虹系工业包装检测等制造产业规模化场景应用中，项目实现不良品实时拦截与秒级质量追溯，单条产线年度可节省人工成本约16万元。

　　实测数据显示，缺陷检出率稳定超99%，最高辨识精度达0.1mm(标签、全开印刷品)，检测幅面覆盖A3至2500mm×3600mm共5种幅面;单台设备可替代50%以上人工质检工作量，检测速度提升3倍以上。

　　项目已获授权发明专利20余项，发表高水平学术论文50余篇，并形成“高校研发→实验室验证→企业应用→市场反馈→反哺高校”的产教融合生态闭环。

　　下一步，长虹将联合西南科技大学持续推进大模型泛化应用落地与产业化，纵向深耕3D物理材质感知与跨工序全局工艺优化，横向拓展更多泛工业质检场景应用落地，并推进模型轻量化与低代码部署，让更多中小企业用得上、用得起，为行业数字化转型提供可复制、可推广的“长虹方案”。

　　记者：赵利宾

　　编辑：李娟娟,李志

　　审核：邓娟

　　校对：王政