钢板视觉检测解决方案

案例展示

行业痛点

钢板缺陷检测的痛点主要包括以下几个方面：检测精度要求高、检测效率低、环境恶劣、钢板种类多、尺寸大数据处理量大等。

方案介绍

通过引入自动化和智能化技术，实现钢板缺陷检测的自动化和智能化。利用机器学习和深度学习算法，对钢板图像进行自动分析和识别，减少人工干预，提高检测速度和准确性。可以实现高效、准确的钢板视觉检测，提高产品质量和生产效率，降低人工成本，为钢铁行业带来实际的价值。

机器视觉在线检测平台

核心优势

智能检测系统

智检场景 / 厂区巡检 / 动作识别 / 质量追溯

菲特算法平台

深度学习 / 异常检测 / 经典算法 / 算法部署

工艺数据分析平台

数据收集 / 机器学习 / 质量预警 / 工艺调优

生产及设备管理平台

数据收集 / 实时监控 / 工艺实时优化 / 维护及异常预警 / 生产追溯

钢板视觉检测解决方案

钢板缺陷检测的痛点主要包括以下几个方面：检测精度要求高、检测效率低、环境恶劣、钢板种类多、尺寸大数据处理量大等。
齿轮视觉检测解决方案

齿轮制造过程中，检测环节是必不可少的，但有着以下检测痛点： 1.检测精度要求高；2.检测效率要求快；3.检测成本较高；4.自动化程度不足等。
缸体视觉检测解决方案

汽车行业铝压铸工艺复杂，缸体在生产过程中，会产生披风、亮点、划伤、漏加工等表面缺陷。目前行业内普遍采用目检方式进行检测，存在标准不一致、漏检等缺点，容易造成严重客诉。