帆声科技斩获ICME 2026 Cross-Scenario PCBA 缺陷检测赛道全球第一名

赛事基础信息

帆声科技荣获 ICME 2026 Cross-Scenario PCBA Defect Detection Challenge 赛道全球第一名，依托零样本跨场景工业缺陷检测技术，打造全球领先的 AI 多智能体检测方案。

ICME 2026 会议于 2026 年 7 月 5 日至 7 月 9 日在泰国曼谷举办，由 IEEE、IEEE COMPUTER SOCIETY、CAS、IEEE ComSoc、IEEE Signal Processing Society 联合主办，IEEE Thailand Section 承办。IEEE ICME (International Conference on Multimedia & Expo) 是多媒体与人工智能领域极具影响力的国际旗舰会议，ICME Grand Challenge 聚焦真实工业问题，吸引全球顶尖高校、科研机构与企业团队参与赛事比拼。

参赛整体方案：决策级集成检测管线

整套检测管线分为四大执行步骤：

1. 长尾感知训练：缓解长尾分布问题，提升稀有缺陷召回

2. 多模型协同推理：多模型互补，决策级融合，最大化缺陷召回数值

3. 知识注入：工业知识写入提示词，让 AI 对标资深工程师检测经验

4. 级联后处理优化：运用几何规则、NMS 去重、马赛克过滤，进一步提升检测精度

多模型协同推理：决策级融合，最大化召回效果

采用三大视觉大模型从不同维度完成缺陷感知，在决策层进行融合取并集（Union），发挥多模型互补优势。

1. Qwen3-VL-8B（LoRA 微调）：语义理解能力强，擅长语义逻辑解析

2. Florence-2（全量微调）：目标定位能力突出，适配精准定位需求

3. Gemma4（冻结零样本）：泛化性能优异，适配跨场景检测

方案落地核心价值:

1. 更高召回，更少漏检：综合指标 S1 提升至 0.806，相较官方 Baseline 提升 38.6%

2. 跨场景泛化能力更强：可应对数据分布偏移，新产线无需重新训练适配模型

3. 识别精度更高，误检更低：分类与筛选性能大幅提升，工业现场落地稳定性更强

4. 降本增效、快速落地：降低标注与训练成本，缩短 AI 项目部署周期

性能提升详情：

1. 分类能力提升 66.5%：复杂缺陷识别准确度提升，AI 分类能力显著增强

2. 缺陷筛查能力提升 115.2%：漏检问题大幅下降，复杂缺陷检出更加全面

3. 综合得分提升 38.5%：整体检测性能大幅领先基线，检测效果具备明显优势

赛事榜单与官方获奖证书

赛道最终排行榜 Track 1: Cross-Scenario Defect Detection

帆声参赛队伍 FS-Seekers 以总分 0.806 位列榜单第一名，领跑全球所有参赛团队。

官方完整榜单链接：https://idagrandchallenge.github.io/idachallenge.github.io/#leaderboard