管理智力资产 成就智慧企业

由于肉眼的物理限制，机器视觉可以通过光学器件观察到肉眼无法观察到的领域，扩大了被检测对象的观察范围。机器视觉的无接触检测不会对检测产品造成二次损坏。此外，机器视觉的检测标准相同，不受主观意识的影响，保证了检测精度。

基于计算能力、数据和算法的提高AI算法的视觉缺陷检测实现了随机缺陷的识别和检测，扩大了传统机器视觉的应用范围，不断优化了预测精度，使人工智能工业质量检验解决方案成为可能。例如，在盖板玻璃外观缺陷检测中，图林技术综合了传统算法和深度学习算法的优势，整合了光学、机电控制等技术，实现了该领域的快速、高精度检测，基本上可以保持设备7X通过不断优化算法模型，24小时稳定运行，可以应对各种场景的更多缺陷。

结论：对于行业快速发展的品牌来说，抓住行业的风口是最重要的一点。就我个人而言，我认为现在的视觉导航机相当于早年 惯性导航机。

产品表面缺陷检测属于一种机器视觉技术，即利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从特定的物理对象收集、处理、计算图像，最终进行实际检测、控制和应用。如今，消费电子产品的消费者期待着打开盒子，看到完美的产品。划痕、不均匀和其他缺陷的产品将导致昂贵的退货，并可能损害品牌声誉和未来的业务。

随着工业时代的到来，工业自动化发展迅速，机器视觉检测广泛应用于动力电池极片对齐度/毛刺等各种检测、测量和零件识别，PCB冲压件尺寸及表面缺陷检测、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条形码批号和字符识别等。在线路板管脚和贴片检测中，这类应用的共同特点是连续大规模生产，对外观质量要求很高。

艾利特一直致力于突破行业困境。通过与视觉生态合作伙伴的合作，艾利特协作机器人可以准确移动上下料、力控抛光、3D在轨轨迹涂胶、复合机器人智能充电、视觉分拣等多种应用场景。

机器视觉检测可用于新能源电池产品，PCB可用于电路板、无纺布、精密部件、食品医药包装等行业。机器视觉系统分为图像采集、图像处理和运动控制。机器视觉是现代工业的核心技术之一。