工业视觉检测

围绕具体产品,建立可落地的视觉检测方案

从具体产品、缺陷对象、成像条件、算法模型、生产节拍和系统接口出发,完成外观、方向、极性、完整性、字符与尺寸等质量检测任务。

AI
VISION
如何判断是否适合

您的核心问题是否是产品本身合格、完整或方向正确?

如果需要判断外观缺陷、零件数量、方向极性、OCR、条码、尺寸或包装完整性,工业视觉检测更适合该类项目。

检测对象

从真实检测对象出发,判断每一个关键状态

围绕产品外观、装配完整性、字符、条码、方向、极性和尺寸等任务,组合成像、算法、规则与现场联动。

01 · INSPECTION

外观缺陷检测

识别表面破损、脏污、划痕及其他已定义外观异常。

缺陷定位外观分类边缘推理
02 · INSPECTION

漏装、错装检测

核验零件是否存在、位置是否正确以及装配是否完整。

零件识别完整性防错
03 · INSPECTION

OCR 字符识别

读取标签、喷码和铭牌字符,并按业务规则核验内容。

OCR内容核验字符定位
04 · INSPECTION

条码、二维码识别

读取一维码和二维码,并与产品或工单信息关联。

条码读取二维码信息关联
05 · INSPECTION

方向与极性检测

判断产品方向、姿态及正负极状态是否符合要求。

方向判断极性识别姿态校验
06 · INSPECTION

尺寸测量

在成像条件允许时,对关键尺寸、间距和位置关系进行测量。

尺寸间距位置关系
07 · INSPECTION

AI 大模型复检

针对复杂外观或多条件任务,辅助进行二次判断与人工复核。

模型融合二次判断人工复核
08 · INSPECTION

包装完整性检测

核验产品、配件、标签与包装步骤是否完整。

包装核验配件识别步骤确认
AI 检测演示

从图像输入,到检测结果与现场处置

当前为代码化检测示意,用于展示 Bounding Box、OK/NG、目标状态和结果输出结构;后续可直接替换为脱敏图片或视频。

INPUTINFERENCERESULTACTION
完成检测所需的技术支撑

检测对象决定方案,成像、模型、边缘部署和系统联动共同决定方案能否在现场持续运行。

01

对象与成像

从检测对象、安装空间和环境光确定成像方案。

02

模型与规则

组合视觉模型与业务规则,适应不同产品和工艺。

03

边缘部署

在现场完成实时推理,降低网络依赖。

04

系统联动

与 PLC、MES、扫码枪和现场设备协同。

下一步

有相似的现场问题?

我们可以从一次需求沟通和现场可行性评估开始。

预约方案沟通