工业视觉检测
解决方案
面向制造业检测场景，覆盖缺陷识别、分类判定、远程代操与检测流程搭建能力，助力实现无人化质检转型。
99.99%
准确率
面向制造业检测场景，覆盖缺陷识别、分类判定、远程代操与检测流程搭建能力，助力实现无人化质检转型。
深耕一线，解决工业视觉检测中的“顽疾”
依赖人工目检，受疲劳度、情绪及生理极限影响，在高频产线下难以维持稳定的产出效率。
不同质检员、不同班次对微小缺陷的判定存在主观差异，导致产品质量波动，管理难度大。
传统算法及人工极易遗漏微小或低对比度缺陷，过杀率高导致原材料浪费严重，影响企业声誉。
存量AOI设备算法僵化，无法识别新型缺陷，且硬件接口封闭，难以与现代工业系统集成。
视觉方案开发周期长，涉及底层代码修改及模型重新训练，无法快速适配产线频繁转产需求。
覆盖工业视觉检测的四大核心领域
深耕制造一线，已在面板、半导体、智能工厂等场景中实现规模化落地
采用「传统图像处理 + 深度学习」融合方案，对检测图像进行智能滤除与自动分类，显著节约复判人力。
针对人工操作分散、响应不及时、标准不统一等问题，建设智能远程代操系统，实现关键操作的远程化、标准化与可追溯管理。
多产线多检测场景下流程频繁切换。把最懂现场的人，转化为最接近应用搭建的人。
客户现场 Array 段 AOI 设备已出现老化、脱保、性能不足问题，难以支撑当前产线检测要求。
设备老旧，分辨率低；细小缺陷易漏检、错检
优化关键软硬件，配合自研核心算法，实现高准确、低漏检