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基于视觉大模型的工业质量检测智能体：导入挑战与制造现场的五大优势
在制造业持续追求高品质、高效率与低浪费的过程中，AOI（自动光学检测）早已成为产线品管的标配技术。然而，随着产品复杂度提升与良率要求趋严，此时结合AI（人工智能）的应用正好带来突破性的转机。检测精工和光学2025-07-04 | 中国机器视觉网 |767 -
深度学习与机器视觉的融合探索
工厂数智化转型：从传统人工质检迈向深度学习驱动的机器视觉技术。在制造业的传统生产过程中，人工质检一直是不可或缺的一环。然而，高昂的人力成本、难以控 制的误差率以及日益增长的客户质量要求，正迫使企业寻求变革之路。在这场变革中，那些能够 迅速将生产线升级为智能自动化模式的企业，无疑将抢占先机，实现效益的飞跃。检测2025-07-01 | 阿丘科技 |742 -
海康机器人DataView 3D数智中心实现仓库规划所见即所得
还在对着平面图纸苦思冥想仓库布局？还在为解决方案选择纠结不已？传统物流抽象的设计规划难以预判真实场景的复杂性。海康机器人DataView 3D数智中心，以数智技术打破边界，将未来仓库从概念变为可交互的三维实景，让物流规划真正实现所见即所得。物流及拆码垛2025-06-27 | 中国机器视觉网 |758 -
深视创新产品配件检测案例
在现代制造业中，产品配件（如电子零部件、机械零部件、塑料件、金属件等）的质量直接影响整机产品的性能、耐用性和安全性。检测2025-06-11 | 中国机器视觉网 |968 -
详解如何用深度学习实现异常检测/缺陷检测
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。检测2025-06-11 | 中国机器视觉网 |1015 -
友思特案例，汽车行业视觉检测案例集锦
汽车制造是一个复杂的过程，每个阶段都需要精确操作和严格的质量控制。我们将展示友思特自动深度学习平台Neuro-T，基于深度学习技术，如何在整个生产过程中革新缺陷检测和质量保证工作。汽车检测2025-06-11 | 中国机器视觉网 |910 -
AI自动标注功能：提升工业视觉AI标注效率与精度
在工业视觉AI领域，图像标注是模型开发的核心环节之一。然而，随着数据量的激增和标注任务的复杂性增加，传统的人工标注方式不仅耗时，而且容易产生误差。检测2025-06-06 | 中国机器视觉网 |1036 -
AI智能突破单面盲区，实现全维度检测
对于海研板材六面检测系统来说这些缺陷的检测早已游刃有余，而它的强大之处，不向传统单面检测盲区妥协；实现六面全检；能够同步捕捉板材顶面、底面；及四侧面的细微缺陷。检测2025-06-06 | 中国机器视觉网 |846