行业场景参考

连续纤维复合材料片材缺陷种类多：干纱、开裂、污点、黄斑、褶皱、浸润不良等。传统视觉设备只能覆盖一部分，其余依靠人工，效率和一致性都难以满足在线生产。

以工业视觉在线识别多类缺陷，把检测、标记和质量追溯接入生产流程，系统可简易部署、结果可视化、全程可追溯。

装配点位多而细小，人工检测容易遗漏；离线复核又会拖慢整条产线的节拍。

以视觉模型识别正时点、挡圈、垫片、拨叉等关键状态，与工位控制和追溯系统联动，软硬一体化交付检测一体机。

风电行业进入存量运营阶段，机组规模扩大、服役年限增加，保证风机健康高效运行成为风场运营的核心工作。

接入运行数据，建立风力预测、叶片监测和设备健康（PHM）模型，向运维团队提供故障预警与维护决策依据。

研发测试数据量大，人工复核耗时；经验分散在个人手中，模型上线和复用周期长。

连接物料来源、测试过程和结果数据，研发人员在平台上通过 AutoML 生成性能预测模型，并接入测试软件，实现批量预测与故障归因。

隧道和桥梁无损检测依赖人工研读雷达波形，空洞定位、判读一致性和报告速度都受个人经验影响。

以深度学习图像算法自动判读空洞、厚度、钢筋数量等特征，对照设计参数判定施工质量，并自动生成检测报告。

铁水运输依赖人工操作与调度，安全风险高、效率和质量波动大。

车地协同与智能调度系统规划机车行走路径，降低对人的依赖，提升整体运行效率与安全性。

人工扫码操作复杂、需持证上岗，容易错扫漏扫，出入库数据不准，也增加货损风险。

工业相机配合移动终端完成多件同时识别、自动去重和实时记录，新员工也能快速上手。

纺织纤维检测依赖多年经验，招聘和培训成本高，人工计数与判断的一致性难以保证。

把专家识别规则、国家标准要求和样本判断固化到显微成像分析仪中，一键识别纤维成分、根数与直径，新员工经基础培训即可完成检测。