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AI视觉分拣系统，搭载AI深度视觉模型，联动变频输送线、分拣推杆、全自动完成来料拍照识别、品质判定、分流分拣一体化自动化设备，无需人工值守分拣。单条分拣线可替代3-5名分拣质检人员，消除人工漏检、误检；整体车间分拣质检效率提升180%以上。
医疗器械集团应用AI视觉分拣系统
铸造组装工厂sop生产流程AI监测识别
为匹配产能升级需求、以及严苛的品控要求、强化关键工序过程管控，企业推进产线智能化改造，引入 AI 视觉技术落地智能化质量监管。为该工厂组装产线搭建 AI 视觉检测系统，采用分布式架构，单产线配置独立算力单元，核心落地两大智能检测算法：AI视觉检测 SOP 合规算法、分层漏装检测算法。
新材料科技企业产品 AI 缺陷检测应用
AI 深度学习视觉检测技术，专为呼吸面罩定制开发，针对面罩本体、硅胶垫、绑带、密封边等部位全方位视觉检测，精准识别各类破损、缺料、变形、开裂缺陷，联动产线自动分拣，良品正常流转，破损不良品自动剔除。
医疗企业升级外包装AI识别检测系统
利用AI 视觉检测技术，部署于成品产线包装工位，对产品外包装箱体、彩盒、标签进行全画面视觉采集，自动精准读取生产日期、生产批号、有效期、规格型号、序列号、溯源码、品名规格等文字与编码信息，完成数据自动比对核验。
针对该集团各个事业部生产线上典型的安全生产场景，在多个核心安全相关区域布置智能摄像头及后台管理系统，结合人工智能视觉算法及可视化管理平台，进行实时监测、画面AI识别、异常现象自动消息推送、大屏显示，对集团安全生产问题进行管控，提升安全性、防范安全事故的发生。
汽车零部件集团工厂智能化改造
以人工智能技术为手段，利用深度学习算法，对钢卷上的条形码进行识别、对钢卷剩余库位AI统计，将识别的结果返回给客户操作端，从而减少人工操作过程，帮助企业提升生产效率，从而做到降本增效。
电力能源钢铁器械公司工厂智能化转型
