3D视觉引导的机器人、深度学习正在工业自动化中快速发展;易用性和工具可靠性备受用户关注。
相机模拟工具加快了机器视觉验证过程,帮助企业节省时间和成本。
康耐视基于边缘学习的 2D 视觉系统In-Sight2800,助个人护理品牌制造商提高产品缺陷检出率和检测效率。
在纺织生产线定期维护期间,基于AI软件的机器视觉检测系统,高效检测设备中使用的针布的磨损情况。
为了应对酷热、严寒、潮湿、灰尘、冲击和振动等恶劣环境,照明制造商开发了众多坚固耐受的照明产品。
基于深度学习算法的智能检测方案,实现了扁线电机生产全工序的全面检测,为电驱系统的安全性保驾护航。
从表面缺陷检测、可变元件分拣、最终装配检查、产品质量分级到棘手文本的读取,深度学习图像分析技术正在促进工厂自动化。
结合AI深度学习的Sherlock8 AI软件,提高了PCB检测的准确性和速度,让制造商从容应对质量控制挑战。
FactorySmart AI为医疗器材检测提供一站式的视觉检测解决方案,缺陷检测准确度高于99%,提高生产效率,降低成本。
在嵌入式平台上开发和部署深度学习视觉检测应用,能简化系统构成,降低成本,拓展深度学习的适用场景。
AI算法与工业的结合,成功实现了对机油瓶瓶身缺陷的识别定位,有力推动了工业化生产的智能化进程。
视觉检测系统结合AI检测模型,实现水泥袋上的裂缝、溢出、边缘破损及印刷错误等多种缺陷的在线检测。
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