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视觉AI颠覆传统，引领木材质检新变革
据悉，某知名家居品牌因板材瑕疵问题，引发了大规模的消费者维权事件，其市值在短期内大幅缩水了数亿元。这场由细微缺陷所引发的行业动荡，深刻暴露出传统质检模式与当下品质需求之间的深层矛盾。行业数据显示，我国板材产业规模已然突破数万亿元，但因质量管控存在漏洞，每年造成的损失仍高达数百亿元。这些质量缺陷可能源于木材生长过程中的自然因素，也可能在加工、运输环节产生。长期以来，木材质检主要依赖人工目检。在国内某大型板材生产基地开展的抽样调查表明，人工质检员在单日处理数千平方米板材时，平均漏检率大约维持在 20% 左右，并且工作效能会随着作业时长呈现出明显的下降趋势。检测木材2025-03-21 | 中国机器视觉网 |4792 -
如何使用AOI完成笔记本装配检测
笔记本电脑俨然成为现代科技的重要载体，被广泛应用于工作、学习和娱乐等各个领域。市场对笔记本电脑的需求持续增长，这给制造商既是机遇，也是考验。然而，笔记本电脑的生产过程复杂且精密，涉及多个环节和部件的协同工作，任何一个环节出现问题都可能影响产品的整体质量和性能，严重影响用户的使用体验和产品寿命。电子组装2025-03-21 | 中国机器视觉网 |4972 -
特征提取：传统算法 vs 深度学习
特征提取是计算机视觉领域经久不衰的研究热点，总的来说，快速、准确、鲁棒的特征点提取是实现上层任务基本要求。检测2025-03-19 | 中国机器视觉网 |4704 -
AI助力化工行业革新晶体检测
在现代化工行业中，晶体检测环节对于产品的质量和性能有着至关重要的影响。然而，传统的人工检测方法不仅效率低下，还容易受到主观判断影响，导致精准度不足。DaoAI为拥有140年历史的德国化工龙头企业，开发了一套基于人工智慧的高效自动化晶体检测系统。芯片半导体检测2025-03-19 | 中国机器视觉网 |5118 -
AI 机器视觉“出圈”之路：技术驱动与行业深耕
DeepSeek的发布，宛如一颗重磅炸弹，在AI领域激起千层浪。凭借其在深度学习与多模态理解领域的卓越突破，为 AI视觉的发展注入了新活力。回首AI视觉的发展轨迹，早期，它主要依赖规则与模板进行简单的模式匹配，功能相对局限。但随着技术的迅猛发展，基于深度学习的复杂环境感知模式逐渐崛起，成为主流。从最初只能对静态图片进行简单分类，到如今能够实现对视频的精准语义理解，每一次技术迭代都在不断冲破人类对机器视觉能力的既有认知，创造出令人惊叹的新可能。汽车电子组装锂电2025-03-18 | 中国机器视觉网 |776 -
医疗产品生产质检问题频发，视觉AI技术或成破局关键
面对传统人工检测效率低、主观性强等难题，医疗产品质量管控仿佛陷入困境。以医用纱布生产为例，其生产过程复杂，易出现断线、打结、脏污等瑕疵。过去依靠人工检测，不仅易受主观因素干扰，效率也难以满足大规模生产需求，急需新的解决方案来打破这一局面。医疗2025-03-17 | 中国机器视觉网 |754 -
VisionPro软件助力孚能科技全面提升锂电检测效率
在锂电池制造领域，精度与效率的平衡始终是行业难题。面对锂电缺陷检测复杂度高、质量要求严苛等挑战，孚能科技通过部署康耐视VisionPro智能视觉软件，突破传统检测技术局限，最终实现漏检率<1%。检测锂电2025-03-11 | 中国机器视觉网 |811 -
微链DaoAI视觉模型应用——药品检测
在药品制造行业中，药品检测是一个至关重要的环节，它直接关系到药品的安全性、有效性以及患者的健康。而繁多的痛点和挑战是生产类企业必须面对的。检测包装药品2025-03-04 | 中国机器视觉网 |842