全新AI视觉
持续迭代

我们的产品

PRODUCT LINES

为每一道工序，匹配对的视觉

从 2D 检测到 3D 测量，从读码追溯到底层软件——四大产品线构成产线自动化的完整视觉链路。

视觉系统与传感器

视觉系统与传感器

凭借数十年的工厂和仓库自动化经验，康耐视提供值得信赖且简单易用的机器视觉解决方案。

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3D 视觉系统

3D 视觉系统

采集和分析 3D 图像，执行详细检测、精确测量和机器人引导等高级任务。

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读码器

读码器

条码扫描仪在工厂车间和配送中心提供一流的可追溯性能。

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视觉软件

视觉软件

功能强大且灵活的工具，应对复杂制造挑战，直接访问先进 AI 与基于规则的视觉技术。

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客户成功案例

使用康耐视 VIDI 实现电子烟雾化器丝印外观缺陷检测

替代人工目检

自动化视觉方案取代传统人工检测，实现丝印区域多种典型缺陷的高效识别与精准判定

降低漏检率

定位工具与深度分析工具组合方案，针对不同尺寸缺陷分别训练专属检测模型，显著减少漏检

简化调试流程

差异化特征参数配置提升方案可维护性与扩展性，适配多型号产品与不同批次基体颜色差异

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巧克力蛋VIDI缺陷检测

精准识别

精准识别十余种复杂表面缺陷，清晰区分严重与轻微瑕疵，替代人工目检，彻底消除疲劳与主观偏差，保障高速产线零漏检。

捕获微瑕

创新三级聚焦架构，先粗后细，逐级收窄检测范围，将背景干扰降至最低。即使缺陷形态高度相似、边界模糊，也能稳定分离并精准捕获每一处微小瑕疵。

智能升级

从评估到规模化部署一气呵成，大幅减少对熟练质检人员的依赖，为工厂智能化升级铺平道路。

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手套VIDI外观缺陷检测

全量精准检测

替代人工抽检，对每只成品手套进行逐件全量视觉检测，彻底消除人员经验差异与疲劳漏检，让产线品控稳定如一。

多层协同覆盖

构建多检测体系，覆盖多种尺度多种缺陷。

质量全程可溯

每只手套均输出缺陷分类与位置信息并留存完整检测记录，为分拣处置与质量追溯提供持续可量化的可靠依据。

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哈尔滨航天仪表盘In-Sight检测

毫秒级全检

单帧200ms内同步完成图案缺损、颜色识别与字符读取等70余项检测，高速节拍下依然保持零漏检，完美适配自动化产线节奏。

多功能集成

一套系统融合多项视觉工具，灵活应对多界面、多级菜单的复杂检测任务，大幅简化系统架构与调试复杂度

2D精准测垂

突破硬件限制，仅凭2D相机即实现电机轴垂直度高精度判断，省去3D传感成本，为空间与预算严苛场景提供可靠替代方案。

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让视觉更简单，让机器人更智能

视觉引导全场景应用 —— 拆码垛 | 货物拣选 | 精密装配 | 柔性涂胶
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最新文章

涂装印刷质量检测

· 客户成功案例 · lnsnugBest

装产线烤漆与印刷外观检测长期依赖人工目检，面临人力成本上升、漏检率高、投诉增多等难题。本项目引入CCD视觉检测设备，采用"分区检测 + 传统视觉与深度学习协同"的方案，将检测范围拆分为多个子区域独立建模，字符区域先做预处理再交由深度学习判断。试产评估结果显示，漏检率为0%，误判率为7.2%，有效推动了涂装产线从人工目检向自动化检测的转型。

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手套外观缺陷检测

· 客户成功案例 · lnsnugBest

针对食品加工、医疗护理等行业一次性手套品控难题，我们为客户搭建了AI驱动的外观缺陷全量检测系统。方案按"整体-工件-细节"三层协同，覆盖破损、油污、杂点、卷边、粘连、异色六大类缺陷，并按严重/重要/轻微三档自动分级。上线后替代人工抽检，实现每只手套全量检测、缺陷精准定位与完整质量追溯，把依赖经验的判断转化为统一、可量化的检测结果，显著降低漏检风险与品控争议

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巧克力蛋VIDI缺陷检测

· 客户成功案例 · lnsnugBest

本项目评估用深度学习替代人工目检巧克力蛋表面缺陷的可行性。缺陷分严重（华夫可见、裂痕、异物等）和轻度（变形、位置偏移等）两类共十种。方案采用三级检测工具串联：第一级筛查大缺陷，第二级在标记区域内细检浅色缺陷，第三级合并结果判定。经验证，大缺陷与浅色缺陷均能有效检出，方案可行性已通过，可推进规模化部署。

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电子烟丝印缺陷检测

· 客户成功案例 · lnsnugBest

本项目针对电子烟雾化器丝印外观缺陷，用自动化视觉方案替代人工目检。需检测压扁、丝印不均、开裂、异物四类缺陷。面临批次颜色差异大、打光方案难兼容、判定边界模糊等难点。方案采用VIDI定位工具与深度分析工具组合，针对不同尺寸缺陷分别训练模型，降低漏检率的同时简化调试流程，提升可维护性。

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