背景：某服饰电商质检管理现状

• 年发货量500万单，质检团队20人
• 人工质检疲劳度高，漏检率随工作时长上升
• 大促期间"赌一把"降低标准，事后差评成本高

技术选型：搭贝低代码平台 + CV瑕疵识别模型

架构设计：

商品实拍图 → 目标检测 → 瑕疵分类 → 严重程度判定 → 位置标注 → 质检报告 → 供应商关联

关键实现：

1. 瑕疵识别：划痕、污渍、变形、色差、缺角、破损等10+类型
2. 量化判定：非视觉判断，是量化指标（如划痕长度、色差ΔE值）
3. 标准统一：同一阈值，跨人员/班次/仓库一致执行
4. 数据追溯：瑕疵照片结构化存储，自动关联SKU、供应商批次、质检员
5. 供应商分析：批次级瑕疵率统计，自动预警高风险供应商

部署方式：支持SaaS和私有化部署两种模式

• SaaS模式：云端托管，即开即用，适合快速上线
• 私有化部署：本地服务器部署，数据完全自主可控，适合有安全合规要求的企业

效果指标：

• 单件质检时间：10秒 → 2秒
• 日处理能力：提升5倍
• 漏检率：下降60%+
• 大促全量质检：从"不可能"到"常态化"
• 供应商优化：从"扯皮无证据"到"数据驱动切换"

平台：搭贝低代码AI应用搭建平台，可视化配置检测规则，无需编码。