【话术】东莞工厂质检场景：5个让AI精准识别的核心Prompt模板

在东莞的电子厂、五金厂、模具厂里，质检环节是产品质量的生命线。但传统人工目检效率低、容易疲劳，AI质检正在成为越来越多工厂的选择。
今天分享5个核心Prompt模板，帮助工厂师傅快速上手AI质检系统，实现精准识别。
一、基础外观检测模板

适用场景：PCB板、连接器、注塑件等电子产品外观检测
请检测以下图片中的产品是否存在以下缺陷：1. 表面划痕或裂纹2. 缺角或变形3. 颜色异常或污染4. 标识模糊或缺失请逐一列出检测结果，合格打√，不合格打×。二、尺寸测量比对模板

适用场景：五金件、精密零件加工后的尺寸验证
请根据以下参考标准，检测图片中产品的尺寸是否符合要求：- 关键尺寸：长宽高各是多少- 公差范围：±0.05mm请判断是否合格，并标注具体偏差值。三、焊接质量检测模板

适用场景：SMT贴片、插件焊接质量检查
请检测图片中焊点的质量，重点关注：1. 焊点是否饱满圆润2. 是否有虚焊、冷焊现象3. 是否存在桥连或短路4. 焊锡是否均匀覆盖请给出综合评分（1-10分）并说明理由。四、标签识别验证模板

适用场景：产品标签、条码、二维码识别
请识别图片中的产品标签信息，核对以下内容：1. 产品型号是否正确2. 生产日期/批次号是否清晰3. 条码/二维码是否能正常扫描4. 标签位置是否端正请列出核对结果。五、批量抽检报告模板

适用场景：大批量生产时的抽检统计
请对以下产品图片进行批量检测（共N张）：1. 统计合格数量2. 列出不合格原因分类3. 计算合格率4. 给出整改建议请生成完整的检测报告。使用技巧

• 光线要均匀：拍照时确保光线充足均匀，避免阴影干扰
• 角度要统一：建议固定摄像头角度，便于AI持续学习
• 背景要纯净：尽量使用纯色背景，减少干扰因素
• 标注要清晰：必要时在图片中标注关键检测点
  

以上5个模板覆盖了东莞工厂常见的质检场景，希望能帮助各位同仁提升工作效率。有什么问题欢迎在评论区交流！

[quote="质检老张"]楼主这套模板很实用，我在东莞做五金加工十年了，最近厂里也在试AI质检，分享两个补充点：

1. **模板三的焊接检测建议加“锡珠飞溅”项**，我们厂经常遇到波峰焊后锡珠残留，这个缺陷AI经常漏检，单独写进prompt里识别率会明显提高。
2. **批量抽检模板建议增加“抽样批次号”字段**，让AI在报告里标注每张图对应的产品批次，这样追溯问题源头特别方便，不然混线生产时根本分不清是哪批货出了问题。

另外想问下楼主，有没有试过用“对比正常样本”的方式让AI学习？我们试过在prompt里加一张标准品照片，让AI对比差异，比纯文字描述缺陷准确不少，大家可以试试。这方法对复杂曲面零件特别管用，文字描述不清的变形、毛刺问题，一对比就出来了。[/quote]