大語言模型（LLMs）在工業缺陷檢測領域的應用場景正在快速擴展，結合其多模態理解、文本生成和邏輯推理能力，為傳統檢測方法提供了新的技術路徑。以下是該領域的主要應用場景及相關技術進展：
1. 多模態缺陷檢測與解釋
- 視覺-語言協同分析：通過將視覺模型（如目標檢測、分割模型）與大語言模型結合，系統不僅能檢測缺陷，還能生成詳細的文本描述，如缺陷類型、位置、可能成因及影響分析。例如，EIAD框架利用視覺-語言模型實現零樣本缺陷定位和解釋，生成像素級分割掩膜并輸出自然語言描述。
- 增強模型可解釋性：CLAD方法通過對比學習對齊視覺與文本特征，生成異常區域的文本解釋，幫助質檢員理解檢測結果，提升決策效率。
2. 零樣本/少樣本缺陷檢測
- 無需標注數據的泛化能力：傳統方法依賴大量標注數據，而大語言模型通過預訓練知識實現零樣本或少量樣本下的缺陷檢測。例如，AnomalyGPT通過設計提示嵌入和圖像解碼器模塊，在無監督設置下達到SOTA性能，顯著減少對標注數據的依賴。
- 異常模擬生成：利用生成式AI（如泊松圖像編輯）合成逼真缺陷樣本，解決中小工廠數據不足的問題。英特爾中國在半導體檢測中通過生成缺陷數據提升傳統模型的檢測精度。
3. 知識庫支持與決策輔助
- 檢索增強生成（RAG）：構建工業知識庫（如缺陷類型庫、工藝手冊），實時為模型提供領域知識。MMAD基準測試顯示，RAG策略可將任務準確率平均提升5-6%，尤其在缺陷分類和成因分析中效果顯著。
- 跨模態知識融合：將設備日志、傳感器數據與視覺檢測結果結合，LLMs可分析多源數據，預測設備故障或工藝偏差。例如，西門子通過LLM整合產線傳感器數據與維護日志，快速定位異常根源。
4. 自動化報告生成與反饋優化
- 質檢報告自動化：LLMs可自動生成包含缺陷統計、趨勢分析和改進建議的質檢報告。MMAD基準中，模型需完成“缺陷描述”和“缺陷分析”子任務，模擬質檢員生成結構化報告的過程。
- 客戶反饋挖掘：分析用戶評論和客服記錄，LLMs提取高頻缺陷問題并生成改進方案。例如，某手機廠商利用LLM分析售后文本，識別電池續航等核心問題，指導產品迭代。
5. 跨產線多圖像對比與協同檢測
- 多圖像交叉比對：質檢員常需對比正常與異常樣本以判斷缺陷，MMAD基準通過引入“1-shot+正常圖像參考”設置，測試模型的對比能力。盡管當前模型在此任務中表現較弱，但未來可通過針對性訓練提升。
- 分布式產線協作：在復雜制造場景中，LLMs可整合多產線數據，優化全局調度。例如，振華重工利用多任務智能體管理全球訂單交付，協調多產線檢測任務。
6. 工業流程優化與預測性維護
- 智能排產與調度：LLMs結合歷史生產數據，生成動態排產方案，緩解產能瓶頸。例如，某工廠通過LLM優化排程，設備利用率提升15%。
- 預測性維護：通過分析設備運行日志和傳感器數據，LLMs預測潛在故障并推薦維護計劃。西門子的工業時序數據基礎模型已實現設備故障的早期預警。
挑戰與未來方向
盡管應用前景廣闊，當前LLMs在工業缺陷檢測中仍面臨以下挑戰：
- 細粒度理解不足：現有模型對微小缺陷的定位精度有限，需結合更精細的視覺編碼器。
- 領域知識匱乏：需構建工業專用數據集（如DDQA）并微調模型，增強對專業術語和工藝的理解。
- 算力與部署成本：工業場景對實時性要求高，需優化模型壓縮和邊緣計算方案。
未來，隨著多模態大模型技術的進步和工業數據的積累，LLMs有望成為智能制造的核心技術之一，推動質檢流程從“人工經驗驅動”向“AI自主決策”的全面轉型。
