磁铁在生产过程中，尤其在烧制阶段，磁铁表面存在开裂、崩边、变形等情况，且磁铁表面形态各异，色差、亮度均不同，传统识别算法无法稳定检测。基于深度学习的AI智能检测技术可以很好的解决产品表面复杂背景的干扰，使磁铁外观检测更加容易、更加稳定。

现状：玻璃基板在生产、搬运过程中，会存在开裂、崩边、破损等情况。

痛点：传统识别算法无法对缺陷稳定分类，且较轻微裂痕无法稳定检测。

优势：可实现裂痕、崩边、破损、脏污等缺陷类型检测分类，且检测细节更加细腻，系统更加稳定。

产品特点：1、采用线扫相机高速运动拍照，运动速度最快2米/秒。2、多相机组合实现全面屏检测。3、面检+边检双模式检测。4、独特打光方案对屏幕表面的细微划痕成像效果极佳。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合检出率＞95%；误检率＜1%；每件CT＜1秒；缺陷检测精度＜0.05mm。

现状：无线耳机出音网装配的好坏直接影响耳机的整体外观和性能。

痛点：出音网装配过程中存在网偏、网破、脏污、重网等缺陷，传统识别算法因复杂成像背景的干扰无法稳定检测。

优势：可以实现对出音网装配质量的检测，且检测细节更加细腻，检测更加稳定。

产品特点：1、多机位多通道，效率更高。2、独特的算法性能对较小的边缘网偏有较好的检出率。3、相机错位安装解决上下网布干扰的问题。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜0.5%；每件CT＜1秒；缺陷检测精度＜0.02mm。

现状：传感器在生产过程中，会存在端子歪斜、少端子、PCB不良、封边不良等问题

痛点：传统识别算法因复杂成像背景的干扰无法稳定检测。

优势：可以实现对传感器生产质量的检测，且检测性能稳定。

产品特点：1、自动上下料。2、数据实时上传MES。3、可兼容多种产品类型。4、多相机多工位检测 。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜3%；每件CT＜0.3秒；生产效率1万+/小时。

现状：传感器在生产过程中，会存在端子歪斜、少端子、PCB不良、封边不良等问题

痛点：传统识别算法因复杂成像背景的干扰无法稳定检测。

优势：可以实现对传感器生产质量的检测，且检测性能稳定。

产品特点：1、自动上下料。2、数据实时上传MES。3、可兼容多种产品类型。4、多相机多工位检测 。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜3%；每件CT＜0.3秒；生产效率1万+/小时。

现状：标签纸在打印过程中，会因少墨、多墨导致打印的字符存在缺失、漏印等不良。

痛点：因字符是可变的非固定印刷字符，传统识别算法无法稳定检测。

优势：可实现可变字符的缺陷检测，且检测性能更加精细、可靠。

产品特点：1、双相机同步检测，可兼容宽窄料检测。2、可变字符缺陷检测，识别率高。3、NG产品实时标记。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜1%；每件CT＜0.5秒。

痛点：在背板生产组装过程中存在划伤、镭雕不良等缺陷，传统识别算法因复杂成像背景的干扰无法稳定检测。

优势：可以实现对生产组装质量的检测，提高成品质量。

产品特点：1、可兼容多种颜色产品类型。2、多相机同步检测，精度高，速度快。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜1%；每件CT＜1秒；缺陷检测精度＜0.02mm。

痛点：胶塞生产过程中存在缺损、脏污、白斑、异色、冲偏、尺寸不合格等缺陷。

优势：可以实现对胶塞外观缺陷进行检测，有效的避免了不良产品的流出。

产品特点：1、可兼容多种产品类型。2、数据可视化、智能化处理。3、双通道效率更高。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜1%；生产效率提升30%；节省人力2人。

痛点：砖块生产过程中存在裂纹、缺角、碎裂等陷，常规视觉无法实现稳定检测。

优势：可以实现对不良外观缺陷进行检测，有效的避免了不良产品的流出。

产品特点：1、可兼容多种产品类型。2、数据可视化、智能化处理。3、同时六面检测，效率高。

技术参数：关键缺陷0漏检；综合漏检率小于0.5%；误检率＜1%；生产效率提升80%；节省人力2人。