传统视觉检测遭遇“瓶颈”，AI视觉系统突破应用“困局”！

　　随着工业制造不断制造向数字化、智能化深度演进，视觉检测系统也正从 “被动识别” 向 “主动预判” 加速升级。如今，在制药、汽车、电子等行业的产线智能化转型中，传统视觉方案正因技术局限，逐渐暴露短板。

　　产线真实痛点：制造业视觉检测迎挑战

　　汽车总装线上，发动机零部件装配错位、底盘螺丝漏装、前后副车架缝质量等问题频发，人工目检效率低下且难以实现VIN码全生命周期追溯；

　　电子制造工厂中，PCB 焊点虚焊、芯片封装瑕疵、晶圆定位不准、电子接插件pin距偏差与端子毛边等缺陷，都是造成产线良率过低的因素；

　　对于包装物流行业，批号喷印完整性检测，文本阅读、条码解码、读码等级判定等无法高效判别，则会严重影响供应链端到端的可追溯性...

　　这些来自各行业的真实产线痛点，正反映着传统视觉检测在缺陷识别精度、复杂环境适应、多场景柔性适配三大维度的局限性，AI视觉技术逐渐成为产线升级的核心突破口。

　　康耐视 In-Sight 8900的三大核心解法

　　In-Sight 8900是康耐视全新推出的由AI驱动的紧凑型全嵌入式视觉系统。针对上述行业痛点，以三大技术优势，构建AI智能检测方案：

　　AI 智能引擎：高效、精准识别不规则缺陷

　　HDR +成像技术：突破光线与景深限制

　　配备了强大的HDR+技术，即使在复杂的光线条件下，也能清晰成像，以更深的视野轻松捕捉包括轴承序列号、药品标签等每一处细节，为检测提供更可靠的图像数据，且曝光时间更短，可提升产线速度。

　　此外，提供 SVGA 到 12MP 多种分辨率机型，无论是微型零件检测（如芯片焊点）还是大型部件全景扫描，均可匹配最优成像方案。

　　智能平台：产线部署调试 “零门槛”

　　In-Sight 8900能提供对基于Web的HMI的访问，实现运行时可视化，用户能查看检查结果并修改设置参数以优化应用。

　　不仅如此，Easybuilder和电子表格，两种编程环境适配不同程度设置应用。同一平台无缝切换www.cechina.cn，操作简单灵活便捷，能快速扩展各种自动化检测任务。

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图说工控