產品缺陷檢測視覺系統

               明青AI視覺：復雜場景下的準確計數解決方案。

        計數是AI視覺常用場景之一，但復雜場景下實現準確計數，要克服很多障礙。以生豬屠宰廠為例，臟污環(huán)境、攝像頭安裝位置受限、光線干擾、操作不規(guī)范、遮擋重疊等情況，嚴重影響了計數的準確性。明青AI以自研視覺算法，深入結合場景，實現生豬豬只、白條的高精度自動計數，助力企業(yè)提升管理效率。

    關鍵技術突破

    1.復雜環(huán)境適配有效克服血漬、蒸汽、反光干擾，保持穩(wěn)定可靠運行；

    2.動態(tài)目標捕捉自研實時動態(tài)追蹤算法，準確識別重疊、快速移動的生豬豬只，實現了極高準確率；

    3.抗干擾建模針對工人遮擋、疊豬、非標準吊掛等場景專項優(yōu)化，生豬、白條計數漏檢率被壓縮到了極低的水平。

     AI視覺系統幫助屠宰企業(yè)實現生豬、白條的自動計數，數據實時同步ERP系統；減少人員使用，節(jié)省人力；大幅降低因計數誤差導致的糾紛..

      明青AI以扎實的場景化能力，為類似于各行各業(yè)提供可靠的數字化升級路徑。 明青AI視覺：以人為師，智見未來。產品缺陷檢測視覺系統

                                                 明青智能：讓AI真正理解您的行業(yè)。

       工業(yè)場景的細微差異決定了AI視覺的成敗。明青智能深入客戶生產現場，與現場工程師共同梳理人工作業(yè)邏輯、設備參數波動、材料特性等關鍵經驗，將其轉化為AI模型的訓練準則

     。我們?yōu)槟惩髽I(yè)成品檢測系統時：會學習老師傅的經驗判斷標準，建立12類缺陷量化規(guī)則；結合產線規(guī)律優(yōu)化圖像采集頻率；保留人工復檢通道，AI與經驗形成雙重校驗。

       不同于通用方案，我們堅持：模型訓練數據來自客戶現場；參數調整參考生產節(jié)拍與行業(yè)經驗交付成果包含可解釋的缺陷判定依據。

      目前我們已在制藥、汽配、智慧城市、化工等行業(yè)落地多個定制項目，幫助客戶快速完成AI與傳統流程的融合。

       您的行業(yè)經驗，加上我們的技術能力——這才是工業(yè)AI落地的有效路徑 分割品智能視覺系統不賣概念，只做經得起客戶檢驗的AI。

                     明青AI視覺：“小”模型驅動“大”效能。

        在工業(yè)質檢場景中，大模型常面臨部署成本高、響應延遲的痛點。明青AI專注開發(fā)輕量化視覺模型，以“小、快、準”特性實現毫秒級實時在線檢測，賦能企業(yè)高效落地智能化。

       關鍵優(yōu)勢

       1.低資源高響應模型體積<50MB，適配主流工控機及邊緣設備，無需高性能GPU支撐，單幀識別耗時≤50ms；         2.實時動態(tài)處理支持產線連續(xù)流檢測，每秒處理100+圖像，識別準確率超99.5%，較云端方案延遲降低90%；          3.場景靈活適配幾天即可完成新產線定制開發(fā)，兼容低分辨率相機與復雜光照環(huán)境，提升了設備復用率。

  明青AI以精簡模型突破算力束縛，讓實時視覺檢測更輕量、更易用、更普惠。

                              明青智能：讓工業(yè)經驗不再流失。

          在制造業(yè)，很多情況下老師傅的“手感判斷”是品質保障的關鍵，卻難以量化傳承。

          明青智能通過AI視覺技術，系統性記錄、拆解并轉化人工經驗，構建可迭代的數字化標準。

         我們如何實現經驗傳承？

         1.現場作業(yè)數字化：記錄老師傅的檢測邏輯、關注點與容錯閾值

         2.動態(tài)參數適配：根據具體場景情況調整參數

         3.知識持續(xù)沉淀：新員工通過缺陷案例庫快速掌握判斷標準

        比如說養(yǎng)殖行業(yè)生豬估重，用AI技術，可以實現和老師傅一樣的效果，且可以無限復制。

         不同于簡單替代人工，我們致力于：

           -保留人機協作接口，AI輔助而非完全接管

            -生成明確的檢測邏輯圖譜，消除技術黑箱

           -不斷更新經驗數據庫，與企業(yè)共同進化

         您多年累計的寶貴經驗，值得被系統化守護與傳承 準確識別，超高效率，明青AI視覺助力您的企業(yè)。

                       設備預維護—停機“早知道”，生產“不斷檔”。

              制造設備的意外停機，是效率的隱形阻礙：軸承磨損、刀具鈍化、傳動部件松動等問題，若未及時發(fā)現，可能引發(fā)設備故障停機，維修耗時數小時甚至數天，產線被迫中斷。明青AI視覺解決方案通過部署在設備關鍵部位的攝像頭，實時監(jiān)測設備外觀（如油液泄漏、部件變形）、運行狀態(tài)（如振動幅度、溫度異常）。系統基于歷史故障數據訓練算法，可提前72小時預警潛在問題（如軸承即將磨損、刀具即將鈍化），并推送維護工單至技術人員。比如在機械制造企業(yè)，可以減少設備意外停機時間，并讓計劃外維修成本大幅度下降。

             AI視覺讓設備從“被動維修”轉向“主動養(yǎng)護”，為連續(xù)生產筑牢“防護網” 明青ai視覺系統 高性價比之選。汽車輪軸視覺硬件

明青AI視覺系統， 生產數據看板聯動，輔助管理決策優(yōu)化。產品缺陷檢測視覺系統

                                       明青AI視覺：算清企業(yè)降本增效的經濟賬。

            企業(yè)智能化轉型的關鍵訴求，終將回歸經濟效益。明青AI視覺以“可量化價值”為導向，從三個維度為企業(yè)創(chuàng)造真金白銀的收益：顯性成本降低：工業(yè)質檢場景中，系統替代三班倒人工巡檢，產線可以節(jié)省大量人力成本；倉儲管理領域，通過實時盤庫糾錯，大幅降低庫存損耗率，從而減少貨物損失。隱性效率提升：生產線通過實時缺陷檢測，將不良品攔截節(jié)點前移，降低了原料浪費；物流部門借助動態(tài)掃碼、分揀系統，可以大幅提升發(fā)運處理量，以及設備利用率。長期風險管控：高危區(qū)域智能監(jiān)控系統，使安全事故響應時效大幅提升；設備管理方面，通過視覺監(jiān)測運行狀態(tài)，減少非計劃停機損失。實際案例證明，部署AI視覺系統后，可以快速收回投入成本，長期運營效率提升持續(xù)產生復利價值。用技術兌現效益，是AI視覺技術對“智能經濟”的務實詮釋。 產品缺陷檢測視覺系統