客户面临的问题方案介绍核心优势相关产品应用场景相关解决方案

客户面临的问题

Problems

零部件细小精度要求高

电子产品构造复杂，零部件数量众多、精度与质量要求甚高，对于产品质量的检测算法与检测精度都极具挑战。

缺陷类型多无标准方案

产品缺陷种类繁多、工艺复杂、尺寸规格多样，人工检测的方式无法满足高标准的检测需求，同样也无法采用标准化的方式实现自动化检测。

加工过程易造成二次不良

零部件在初检合格的后道加工工序中易出现二次不良品，对于检测环节的机械结构设计与自动化检测难度大。

检测速率要求高

电子产品对于生产流水线的运转速率要求高，传统人工检测的方式远达不到目前的生产速度及质量要求。

方案介绍

An Introduction

帝视科技基于自主研发的机器视觉、深度学习技术，结合海量数据集打造的智能工业视觉平台，可快速对产品缺陷进行标注、训练、调用，结合先进的光学方案及机械设计自动化能力，可高效的为电子生产企业提供个性化的智能化质检方案，助力产业自动化、智能化变革。

核心优势

CORE ADVANTAGES

高精度视觉算法

01

融合多种自研AI算法技术，针对不同缺陷进行精准检测，可检测划痕、斑点、凹坑、缺损、色差等数百种瑕疵，兼容多种产品规格，大幅提高检测效率和准确度。

全场景光学方案

02

提供各类复杂成像环境的光学方案设计，搭配高精度工业相机，适配各类电子元器件的质量检测场景。

机械自动化能力

03

根据生产环境对产线所需的质检设备深度定制机械自动化解决方案，满足产线的检测精度与速度需求。

数字化生产看板

04

降低生产损失，将生产数据采集，瑕疵检测数据、良品率等数据分析汇总成数字化全局生产看板，帮助企业提升产线质量，优化生产工艺，降低生产成本。

降低人力成本

05

基于机器视觉的智能化质检方案，可帮助企业减少质检人员配置，控制人力成本，提高生产效率，为质检环节创造经济效益。

相关产品

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X-Factory

工业AI视觉平台

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应用场景

APPLICATION SCENARIO

产品外观缺陷检测

产品尺寸检测

平面度检测

OCR字符检测

PCB板检测

屏幕瑕疵检测

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新能源电池智能制造解决方案

随着新能源汽车市场的爆发式增长，作为核心部件的动力电池产能也在经受考验，动力电池的产线智能化与品控要求日益提升，特别是在产品质检环节，存在肉眼无法测量的产品缺陷种类，成像复杂且缺陷细小等问题，依靠传统的质检方式无法有效达到大规模、高精度的量化检测，使得生产效率受阻。

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