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螺丝检测常见五大难点，微链道爱AOI智能体如何精准识别装配问题？
AI视觉系统能够「看得懂」每一颗螺丝的真实状态——不只检查有没有锁，而是深入判断锁得好不好、正不正、稳不稳。本文将透过实际装配数据，解析螺丝装配中最常见的五类异常，并说明AI 如何有效解决这些问题，协助企业提升品质控管效率，降低潜在风险。检测监控2025-07-17 | 中国机器视觉网 |622 -
AI技术在方便面生产质量监控中的应用
方便面作为全球重要的食品，每年消费量超过1,000亿份，在新冠疫情期间需求更是激增了10%。中国、日本、韩国和中国台湾等主要生产国或地区提供多种方便面品牌，涵盖丰富的口味，满足数百万消费者的需求。检测食品2025-07-17 | 中国机器视觉网 |646 -
迈尔微视推出智能软包拆垛视觉算法2.0
在工业自动化领域，软包拆垛作业的智能化程度直接影响物流效率和成本。传统固定程序机器人方案难以应对多品类、多垛型、复杂环境的挑战。迈尔微视推出高性价比智能软包拆垛视觉系统，通过高精度实时感知、工业级系统集成与AI决策算法三大核心优势，为行业提供柔性化、高可靠性的智能拆垛解决方案。检测物流及拆码垛2025-07-16 | 中国机器视觉网 |607 -
友思特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2025-07-16 | 中国机器视觉网 |636 -
半导体制造流程深度解析：外观缺陷检测的AI化路径与实践
在芯片持续向高密度、微结构演进的今天，半导体制造流程变得前所未有地复杂。良率容错空间不断收窄，任何微小缺陷都有可能在后续放大为系统性风险。缺陷检测因此从“终检工具”演变为贯穿全流程的质量反馈机制，尤其在晶粒制备、封装组装等中后段环节，检测的效率与精度直接影响良率控制与产线稳定性。面对形态各异的外观瑕疵，传统人工和规则型AOI正面临误检高、适应性弱的局限。以深度学习为代表的AI视觉技术，正在成为实现高通量、高复杂度检测的新解法。芯片半导体检测2025-07-15 | 中国机器视觉网 |871 -
缺陷生成+AI检测——制造业质量控制的下一代解决方案
华汉伟业自主研发的iCogtiveFusion图像生成系统与iCogtiveFlow AI软件的完美结合，开创性地实现了高质量缺陷数据的直接生成，成功解决了跨型号多类别缺陷生成和自动标注的技术难题，朝着“无样本训练模型”的终极目标迈出了坚实的一步。检测精工和光学2025-07-08 | 中国机器视觉网 |1107 -
SGVision案例：电路板焊锡缺陷检测
在电路板生产制造环节中环节中，焊锡检测是至关重要的一环。漏焊、虚焊、少焊、焊锡桥接等等缺陷都会带来一系列严重的后果，影响产品的的核心功能、可靠性和安全性。检测电子组装2025-07-07 | 中国机器视觉网 |804 -
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 |1018