明青AI視覺:用實在技術,解企業(yè)實際問題。 在企業(yè)生產(chǎn)、管理的日常里,總有一些“卡殼”的細節(jié)——產(chǎn)線質檢靠人眼漏檢率高,倉儲分揀靠人工效率上不去,安全巡檢靠經(jīng)驗覆蓋不全……這些真實的需求,是明青AI視覺的起點。我們不做“為技術而技術”的研發(fā),而是扎根工廠車間、倉庫貨架、園區(qū)角落,用AI視覺去“讀懂”企業(yè)的具體問題:一條產(chǎn)線的瑕疵特征是什么?不同貨品的抓取難點在哪里?重點區(qū)域的異常信號該如何捕捉?從算法調優(yōu)到硬件適配,從試點測試到規(guī)模化落地,每一步都緊扣企業(yè)實際場景。工業(yè)質檢中,我們幫客戶把漏檢率穩(wěn)穩(wěn)降下來;倉儲分揀時...
明青智能:用AI視覺筑牢品質防線 人眼識別存在生理極限:0.1mm以下的缺陷、毫秒級的過程異常、連續(xù)作業(yè)后的視覺疲勞,都可能成為質量隱患。明青AI視覺方案通過高速、高精度成像與深度學習模型,實現(xiàn)更穩(wěn)定高效的缺陷捕捉能力,為產(chǎn)品質量建立數(shù)字化防線。 關鍵技術支撐 -高速、高分辨率工業(yè)相機+自適應光學補償 -細分缺陷特征庫,覆蓋各種隱蔽問題 -動態(tài)學習機制,新缺陷類型發(fā)現(xiàn)后快速更新檢測模型 用這種方案可以: ?檢測出人眼無法識別的各種質量缺陷 ...
在工業(yè)質檢、智慧零售、安防監(jiān)控等場景中,物體的遮擋與重疊是常見挑戰(zhàn),嚴重影響視覺識別的精度與效率。明青AI視覺憑借自研技術突破瓶頸,在復雜場景下展現(xiàn)出非常好的識別能力。明青AI視覺搭載自研的多尺度特征融合算法與注意力機制模型,可對不同層次的視覺信息進行深度解析。結合多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術,能動態(tài)建模遮擋關系與重疊目標的空間分布規(guī)律,有效區(qū)分相似特征,避免漏檢與誤判。 經(jīng)實際場景驗證,在人遮擋和疊豬頻繁的屠宰廠卸豬通道,零部件堆疊的工業(yè)產(chǎn)線、商品密集陳列的零售貨架、密集人群等的監(jiān)控畫面等典型場景中,明青AI視覺的識別準確率始終保持很高的水平,為各領域...
明青AI低成本定制方案:讓智能落地更務實。 中小企業(yè)在智能化轉型中常面臨定制成本高、場景適配難等瓶頸。明青AI依托輕量化模型架構與模塊化開發(fā)平臺,提供低門檻、高靈活性的定制服務,助力企業(yè)快速解決產(chǎn)線痛點。 方案優(yōu)勢 1.低資源需求支持主流工業(yè)相機及普通算力硬件,無需高配設備投入,模型部署成本大幅降低; 2.敏捷開發(fā)基于遷移學習框架,復用已有行業(yè)知識庫,新場景只需少量本即可完成訓練,交付周期大幅縮短; 3.場景強適配模塊化設計可自由組合檢測單元(如外觀缺陷、數(shù)量統(tǒng)...
明青AI視覺:助力企業(yè)打造高效生產(chǎn)新范式。 在制造業(yè)智能化轉型趨勢下,明青AI視覺通過技術創(chuàng)新為企業(yè)提供高效生產(chǎn)力工具?;谏疃葘W習算法與工業(yè)場景深度融合,系統(tǒng)可完成復雜環(huán)境下的準確識別與實時分析,幫助企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)流程的智能化升級。在電子制造領域,該系統(tǒng)輔助元器件高精度缺陷檢測,相較傳統(tǒng)人工目檢效率大幅度提升,并降低誤檢率;在食品包裝環(huán)節(jié),系統(tǒng)可以讓商品分揀系統(tǒng)實現(xiàn)更快的缺陷檢測,有效降低人工成本,以及產(chǎn)線停機時間。 明青AI視覺解決方案適配工業(yè)相機、智能傳感器等標準硬件,...
明青AI視覺:以高識別率支撐可靠應用。 明青AI視覺系統(tǒng)的關鍵優(yōu)勢之一,在于穩(wěn)定的高識別能力,這一特性源于對算法的持續(xù)打磨與場景適配。 在標準化場景中,如固定光照下的產(chǎn)品標簽識別、清晰背景中的零件形態(tài)判斷,系統(tǒng)能保持穩(wěn)定的高識別表現(xiàn);即便是面對復雜環(huán)境,如光線變化、物體部分遮擋等情況,經(jīng)過針對性訓練后,仍能維持較高的識別準確度。這種高識別率體現(xiàn)在實際應用中:生產(chǎn)線上,對細微瑕疵的準確捕捉減少漏檢;物流分揀時,對多品類貨物的準確識別降低錯分;零售盤點中,對相似商品的清晰區(qū)分減少統(tǒng)計偏差。 我們不...
明青智能多模態(tài)視覺算法:更好的應對復雜場景挑戰(zhàn) 在工業(yè)檢測、智慧城市、自動駕駛等領域,單一視覺模型往往難以滿足多樣化需求。明青智能基于自研多模態(tài)視覺算法,融合RGB、紅外、深度等多維度數(shù)據(jù),實現(xiàn)360度環(huán)境感知與目標識別。 通過跨模態(tài)特征融合技術,我們的算法有效解決光照變化、遮擋干擾、低對比度等復雜場景問題。在工業(yè)質檢中,可同時分析表面缺陷與結構形變;在安防監(jiān)控中,能結合可見光與熱成像數(shù)據(jù),提升夜間識別準確率。 明青智能支持客戶自定義模態(tài)組合與權重配置,適配不同硬件平臺。算...
明青AI視覺:以高識別率支撐可靠應用。 明青AI視覺系統(tǒng)的關鍵優(yōu)勢之一,在于穩(wěn)定的高識別能力,這一特性源于對算法的持續(xù)打磨與場景適配。 在標準化場景中,如固定光照下的產(chǎn)品標簽識別、清晰背景中的零件形態(tài)判斷,系統(tǒng)能保持穩(wěn)定的高識別表現(xiàn);即便是面對復雜環(huán)境,如光線變化、物體部分遮擋等情況,經(jīng)過針對性訓練后,仍能維持較高的識別準確度。這種高識別率體現(xiàn)在實際應用中:生產(chǎn)線上,對細微瑕疵的準確捕捉減少漏檢;物流分揀時,對多品類貨物的準確識別降低錯分;零售盤點中,對相似商品的清晰區(qū)分減少統(tǒng)計偏差。 我們不...
明青AI視覺:助力企業(yè)效益穩(wěn)步提升。 明青AI視覺系統(tǒng)以提升企業(yè)實際效益為出發(fā)點,通過優(yōu)化流程、減少損耗、提高效率,為經(jīng)營環(huán)節(jié)注入實用價值。在生產(chǎn)端,其視覺檢測能力可降低人工篩查的漏檢率,減少不良品流出帶來的損失;物流環(huán)節(jié)中,智能識別與分揀功能能縮短貨物周轉時間,提升倉儲空間利用率;零售場景下,自動化庫存盤點可減少人力投入,同時降低統(tǒng)計誤差導致的庫存成本波動。 我們不空談效益增長的幅度,而是聚焦具體場景的優(yōu)化空間。從減少不必要的資源消耗,到提升單位時間的產(chǎn)出效率,明青AI...
明青智能監(jiān)控升級方案:低成本激發(fā)傳統(tǒng)監(jiān)控潛力 現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)無需更換攝像頭與線路,通過部署一臺圖像處理服務器(配置一個GPU)及明青AI識別軟件,即可實現(xiàn)人員行為分析、異常事件預警等智能功能。 改造實施要點 -硬件利舊:兼容多數(shù)主流品牌攝像頭(分辨率≥1080P) -快速部署:現(xiàn)場調試時間短,支持H.264/RTSP協(xié)議即插即用 -功能可選:按需加載離崗檢測、區(qū)域入侵、安全裝備識別等模塊,且可以隨時添加和修改,包括定制。 ...
明青AI視覺:推動企業(yè)智慧化運營進階。 明青AI視覺系統(tǒng)通過將視覺感知能力與業(yè)務流程深度融合,助力企業(yè)提升智慧化運營水平。 在生產(chǎn)場景中,系統(tǒng)替代人工完成重復性視覺檢測,結合數(shù)據(jù)分析形成質量追溯體系,讓生產(chǎn)決策更具依據(jù);倉儲環(huán)節(jié)里,智能識別技術與物聯(lián)網(wǎng)設備聯(lián)動,實現(xiàn)貨物動態(tài)管理與自動調度,減少人為干預;零售端,通過商品識別與消費行為分析,為市場營銷和供應鏈調整提供數(shù)據(jù)支撐。 我們不將智慧化等同于技術堆砌,而是注重通過AI視覺技術,讓企業(yè)在數(shù)據(jù)采集、流程優(yōu)化、決策支持等環(huán)節(jié)實現(xiàn)自...
明青邊緣AI視覺:讓工業(yè)場景的“實時需求”不再等待。 工業(yè)生產(chǎn)中,視覺系統(tǒng)的關鍵價值往往體現(xiàn)在“即時響應”—從產(chǎn)線質檢的缺陷標記,到裝配環(huán)節(jié)的錯漏檢測,再到物流分揀的快速匹配,每一步都需要“所見即處理”的實時性。傳統(tǒng)云端AI方案雖能完成視覺分析,卻常因網(wǎng)絡延遲、數(shù)據(jù)傳輸波動或工業(yè)環(huán)境干擾(如高溫、電磁噪聲),難以滿足產(chǎn)線的“毫秒級”需求。 明青智能基于邊緣計算的AI視覺方案,正是針對這一痛點而生:將算法與算力下沉至產(chǎn)線邊緣端(如智能相機、本地控制器),圖像采集、分析、決策全流程在設備端完成,無需依...
明青AI視覺:高速與準確的工業(yè)級平衡。 塑料粒子生產(chǎn)需在高速流水線上同步完成粒徑檢測與統(tǒng)計,傳統(tǒng)方案常面臨“速度提則精度降”的困境。明青AI視覺系統(tǒng)以每秒100幀的高速成像和處理能力,實現(xiàn)粒子100%全檢,尺寸測量誤差小,準確率高。 技術要點 1.動態(tài)抗失真處理高速運動下自動補償圖像拖影,確保每顆粒子輪廓清晰可測; 2.毫秒級并行計算單幀圖像處理耗時短,實時輸出計數(shù)、粒徑及分布數(shù)據(jù),零延遲對接產(chǎn)線節(jié)奏; 3.強抗干擾能力適應透明/反光粒子、粉塵...
明青AI視覺:替代人工識別,適配多樣場景需求。 當一項工作需要依賴人工視覺識別完成時,明青AI視覺系統(tǒng)便能提供可行的替代方案。 生產(chǎn)線上,質檢員用肉眼篩查的產(chǎn)品缺陷,系統(tǒng)可通過圖像分析實現(xiàn)自動化檢測;倉庫里,分揀員憑視覺區(qū)分的貨物品類,系統(tǒng)能快速完成分類識別;甚至在復雜環(huán)境中,如超市收銀員對商品的掃碼前確認、實驗室人員對樣本的視覺鑒別,這些依賴人眼完成的識別工作,都能通過明青AI視覺系統(tǒng)實現(xiàn)轉化。 我們不強調技術的玄奧,只專注于將人工視覺識別場景轉化為系...
明青AI視覺:全天候守護工業(yè)之眼。 在工業(yè)自動化與智能安防領域,AI視覺技術正以全天候的可靠表現(xiàn)重塑生產(chǎn)力標準?;谏疃葘W習的視覺系統(tǒng)通過高精度攝像頭陣列與邊緣計算設備的配合,實現(xiàn)了7×24小時無間斷工作能力,為現(xiàn)代企業(yè)構建起真正的永續(xù)監(jiān)測體系。 與傳統(tǒng)人工巡檢相比,AI視覺系統(tǒng)在重復性視覺檢測任務中展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢:其毫秒級響應速度可實時捕捉微米級缺陷,自適應算法能持續(xù)優(yōu)化檢測標準,在電子元件質檢、精密加工等場景中,有效避免人眼疲勞導致的漏檢問題。在安防監(jiān)控領域,系統(tǒng)通過多目標跟蹤...
明青AI視覺系統(tǒng):以自動化流程提升工業(yè)級模型開發(fā)效率。 在工業(yè)視覺領域,模型開發(fā)效率直接影響產(chǎn)品交付周期。明青AI視覺系統(tǒng)通過構建全鏈式自動化開發(fā)體系,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到部署的標準化快速交付。 系統(tǒng)采用自動化工具,可以高速處理大量原始素材。智能清洗引擎可以將無效數(shù)據(jù)自動過濾以及對樣本進行均衡化處理。在標注環(huán)節(jié),采用半自動標注+人工校驗模式,結合領域知識圖譜,大幅提升標注效率。 關鍵優(yōu)勢在于閉環(huán)迭代機制:部署模型產(chǎn)生的增量數(shù)據(jù)自動回流至訓練體系,通過在線學習實現(xiàn)模型性能持續(xù)進化。 ...
明青邊緣AI視覺:讓工業(yè)場景的“實時需求”不再等待。 工業(yè)生產(chǎn)中,視覺系統(tǒng)的關鍵價值往往體現(xiàn)在“即時響應”—從產(chǎn)線質檢的缺陷標記,到裝配環(huán)節(jié)的錯漏檢測,再到物流分揀的快速匹配,每一步都需要“所見即處理”的實時性。傳統(tǒng)云端AI方案雖能完成視覺分析,卻常因網(wǎng)絡延遲、數(shù)據(jù)傳輸波動或工業(yè)環(huán)境干擾(如高溫、電磁噪聲),難以滿足產(chǎn)線的“毫秒級”需求。 明青智能基于邊緣計算的AI視覺方案,正是針對這一痛點而生:將算法與算力下沉至產(chǎn)線邊緣端(如智能相機、本地控制器),圖像采集、分析、決策全流程在設備端完成,無需依...
明青AI視覺系統(tǒng):以技術賦能生產(chǎn)效能升級。 在制造業(yè)及質檢領域,傳統(tǒng)人工目檢存在效率瓶頸與成本壓力。明青AI視覺系統(tǒng)通過自主研發(fā)的深度學習算法與工業(yè)相機矩陣,為企業(yè)提供高精度自動化視覺檢測解決方案。系統(tǒng)靈活支持各類工業(yè)場景的缺陷識別,并可以針對特定行業(yè)需求做低成本定制,有效降低人力依賴。基于動態(tài)學習框架,系統(tǒng)可實時處理大像素圖像數(shù)據(jù),對各種指標實現(xiàn)毫秒級判斷,檢測準確率達國際主流標準。在典型汽車零部件產(chǎn)線中,系統(tǒng)可降低質檢工作量,且保持7×24小時穩(wěn)定運行,明顯改善漏檢率與誤檢率波動。系統(tǒng)部署采用模塊化設計,支持與企業(yè)現(xiàn)有MES/ER...
明青AI視覺系統(tǒng):低成本構建企業(yè)智慧監(jiān)控新范式。 傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)受限于被動記錄與人工巡檢模式,難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對實時預警、智能分析的需求。明青AI視覺系統(tǒng)通過輕量化AI技術,無需更換現(xiàn)有硬件設備,即可將傳統(tǒng)監(jiān)控升級為智慧化管理系統(tǒng),單項目改造成本降低80%以上。 系統(tǒng)采用本地云計算架構,內置預訓練工業(yè)場景模型庫,通過算法壓縮技術適配主流攝像頭設備,支持實時人員行為識別、設備狀態(tài)監(jiān)測、環(huán)境異常報警等20余類功能。自研的增量學習模塊可基于企業(yè)實際數(shù)據(jù)快速迭代模型,平均部署周期縮短至3個工作日。在倉儲、制造、物流...
AI視覺:企業(yè)轉型的智慧引擎。 在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中,企業(yè)都在積極尋求提升競爭力的有效途徑。AI視覺系統(tǒng)的出現(xiàn),為企業(yè)帶來了諸多變革與機遇。在工業(yè)生產(chǎn)中,AI視覺可充當不知疲倦的“質檢員”。它能24小時自動化檢測產(chǎn)品,快速識別零部件尺寸偏差、表面瑕疵等問題,識別效率比人工高3倍以上,大幅降低漏檢率,提升產(chǎn)品品質。倉儲場景里,借助多貨位動態(tài)定位技術,它讓貨物掃碼與異常識別更高效,單倉日均處理效率提升40%,加速貨物周轉。 而且,AI視覺系統(tǒng)能與企業(yè)現(xiàn)有管理系統(tǒng)無縫對接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時交互,為企業(yè)決策提供有力支撐,助力企業(yè)...
明青AI視覺:客戶的實際問題,就是我們的課題. 企業(yè)的需求,藏在產(chǎn)線的具體場景里——質檢員總漏檢的微小劃痕、設備巡檢時總被忽略的溫度異常、分揀環(huán)節(jié)總出錯的訂單面單……這些“具體的麻煩”,比任何技術參數(shù)都更值得被解決。 明青AI視覺的開發(fā)邏輯很簡單:不做“為智能而智能”的方案,只做“能解決客戶麻煩”的工具。針對電子廠“焊錫不良難肉眼識別”的痛點,系統(tǒng)聚焦于微小的焊點形態(tài)分析,直接替代人工目檢的低效;面對汽配廠“組裝錯位靠經(jīng)驗排查”的困擾,用圖像比對技術實時鎖定螺絲漏裝、線路偏移等問題,讓品控從“事...
明青AI視覺:用智能技術,讓企業(yè)效率“看得見”提升。 在生產(chǎn)制造、倉儲物流等場景中,“效率”是企業(yè)生存的關鍵。但人工目檢耗時易錯、分揀核對重復低效、產(chǎn)線巡檢依賴經(jīng)驗等問題,經(jīng)常讓效率提升的目標遇到困難,甚至無法達成。明青AI視覺的切入點很簡單:用技術替人做“重復、繁瑣、易出錯”的事,把效率提上去。比如在汽車零部件質檢線,用工業(yè)相機+算法實時分析,替代以往工人需逐件檢查,耗時大幅度降低,且員工從“盯眼”轉為“看屏”,只需處理系統(tǒng)標記的異常件。這些改變不依賴“顛覆式技術”,而是聚焦企業(yè)真實流程:從產(chǎn)線痛點出發(fā),用AI視覺替代機...
明青AI視覺:不賣概念,只做客戶問題的“解決者”。 在工業(yè)智能化浪潮中,明青AI視覺始終堅持自身定位—不做“炫技術”的概念輸出者,而是做客戶生產(chǎn)現(xiàn)場的“問題解決者”。我們深知,客戶需要的不是參數(shù)漂亮的“演示模型”,而是能切實降低人工成本、減少質量損耗、提升作業(yè)效率的“實用工具”。因此,明青團隊習慣“沉下去”:觀察員工重復核對零件的疲憊;記錄人工篩查標簽耗時耗力的痛點;梳理人工掃碼易出錯的環(huán)節(jié)。。 基于這些真實場景,我們用AI視覺技術做準確適配:為汽車裝配線定制缺陷識別算法,讓漏檢率大幅下降;為食品廠...
明青AI視覺:用智能技術,讓企業(yè)效率“看得見”提升。 在生產(chǎn)制造、倉儲物流等場景中,“效率”是企業(yè)生存的關鍵。但人工目檢耗時易錯、分揀核對重復低效、產(chǎn)線巡檢依賴經(jīng)驗等問題,經(jīng)常讓效率提升的目標遇到困難,甚至無法達成。明青AI視覺的切入點很簡單:用技術替人做“重復、繁瑣、易出錯”的事,把效率提上去。比如在汽車零部件質檢線,用工業(yè)相機+算法實時分析,替代以往工人需逐件檢查,耗時大幅度降低,且員工從“盯眼”轉為“看屏”,只需處理系統(tǒng)標記的異常件。這些改變不依賴“顛覆式技術”,而是聚焦企業(yè)真實流程:從產(chǎn)線痛點出發(fā),用AI視覺替代機...
明青智能AI視覺方案:安全為本,數(shù)據(jù)自主掌控。 在數(shù)據(jù)隱私日益重要的當下,明青智能深刻理解客戶對AI視覺應用中自有關鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全的關切。 我們的解決方案的亮點在于,內置的客戶自標注功能,直擊數(shù)據(jù)安全痛點。 該功能允許客戶在自有安全環(huán)境中,使用明青提供的易用工具完成圖像、視頻數(shù)據(jù)的標注工作,并利用明青智能提供的,部署在本地的訓練平臺訓練出模型。原始數(shù)據(jù)全程保留在客戶本地,無需上傳至第三方平臺。這種“數(shù)據(jù)不出域”的架構設計,有效保障了客戶敏感數(shù)據(jù)(如人臉、車牌、生產(chǎn)現(xiàn)場細節(jié)等)的機密性與所...
明青AI視覺:復雜場景,清晰洞見。 在存在光線驟變、遮擋頻繁、動態(tài)干擾的現(xiàn)場環(huán)境里,傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)常面臨誤判與延遲難題。 明青AI視覺專注解決復雜場景識別需求,通過三項關鍵技術,更好的解決這方面的問題: 多維度動態(tài)建模,突破靜態(tài)樣本訓練局限,系統(tǒng)自主解析光線強度、運動軌跡、遮擋比例等變量,0.2秒內完成復雜環(huán)境自適應。 層級化決策機制,模仿人類的判斷邏輯,疊加實時追蹤、遮擋還原等算法,實現(xiàn)復雜環(huán)境下的計數(shù)、動作識別等功...
明青AI視覺:讓經(jīng)驗“活”在系統(tǒng)里。 制造業(yè)里,老質檢員一眼能看出零件0.1mm的劃痕;倉儲老員工掃一眼貨堆,就能定位錯放的SKU——這些看上去沒有道理的“感覺”,是企業(yè)非常珍貴的隱性資產(chǎn)。明青AI視覺解決方案,正是將這些“經(jīng)驗”轉化為可復制的系統(tǒng)能力。通過把老師傅的判斷轉換成數(shù)據(jù)(如缺陷特征、貨品標準),結合深度學習算法訓練,系統(tǒng)能準確復現(xiàn)人工判定的邏輯:從細微瑕疵的識別,到復雜場景的分類,達到與老師傅一致的判斷水平。新員工無需跟崗數(shù)月,通過系統(tǒng)提示即可掌握關鍵標準;老員工的經(jīng)驗不再隨人員流動流失,而是沉淀為算法的“知識庫”。 ...
明青AI視覺系統(tǒng):驅動企業(yè)智能化升級的基礎引擎。 AI視覺技術正成為企業(yè)降本增效的關鍵工具。 明青AI視覺系統(tǒng)通過深度適配工業(yè)場景,為企業(yè)提供從生產(chǎn)到管理的全鏈條賦能。 提升效率:系統(tǒng)支持7×24小時自動化檢測,單臺設備處理速度遠超傳統(tǒng)人工,大幅縮短生產(chǎn)節(jié)拍。在電子組裝、包裝檢測等場景中,任務完成時效可以明顯提升。 嚴控質量:識別引擎可檢測微小瑕疵,實現(xiàn)極低漏檢率。 優(yōu)化成本:通過算法壓縮與硬件適配技術,可在存量設備上部署,避免高額硬件投入。同時大幅減少重復性質檢人力,大幅提升人效比。...
在視覺識別技術的所有指標中,準確率是衡量解決方案價值的關鍵標尺。 明青AI視覺聚焦工業(yè)質檢、智慧零售、智能安防等場景,以扎實的技術研發(fā)構建起高精度識別的關鍵優(yōu)勢。明青AI視覺依托自主研發(fā)的多維度特征提取網(wǎng)絡,結合動態(tài)場景自適應算法,實現(xiàn)對復雜光照、視角變化、微小差異目標的準確捕捉。針對易混淆物體(如相似零部件、包裝變體商品、復雜表情人臉),通過大量標注數(shù)據(jù)訓練的深度模型,可智能辨析細微特征差異,有效降低漏檢率與誤識率。 在實際應用中,明青AI視覺系統(tǒng)已在鞋類缺陷檢測、市容環(huán)境監(jiān)控等場景中,經(jīng)實際使用驗證,準確率始終保持非常高的...
明青AI視覺:低成本定制化視覺解決方案。 在工業(yè)自動化與質量檢測領域,傳統(tǒng)視覺方案常面臨成本高、適配難的問題。明青AI視覺以自主研發(fā)的深度學習算法為基礎,通過模塊化架構與靈活部署能力,為企業(yè)提供高性價比的定制化視覺服務。針對中小規(guī)模企業(yè)需求,我們摒棄“大而全”的標準化產(chǎn)品模式,專注功能精簡與場景適配?;诳蛻魧嶋H場景,支持算法模塊按需組合,避免冗余功能帶來的成本負擔;同時,依托自研模型優(yōu)化技術,可在有限樣本下實現(xiàn)高精度檢測,降低數(shù)據(jù)采集與標注成本。技術團隊深耕工業(yè)視覺領域,提供從需求分析、方案設計到落地部署的全流程支持。支持與PLC、機械臂等設備快速對接,兼...