一个真实的夜:

凌晨2点,某工厂的视觉工程师还在工位上改阈值参数。新品要上线,旧算法在新产品上误报率飙升50%。

这不是段子,是我们客户亲身经历的场景。

为什么传统方案扛不住?

传统机器视觉依赖人工设定特征和阈值,产品一变就要重调。而现代制造的趋势是“多品种、小批量”,换型越来越频繁,工程师越来越累。

我们的解法:让大模型接管“调参”这件事

传统做法 我们的方案
工程师手写特征工程 大模型自动理解产品特征
人工调试阈值 智能体自动适配最优参数
换型=通宵加班 换型=2小时自动完成

具体能力:
🔹 机器视觉:精度≤0.01mm,支持复杂纹理/反光面/混料场景
🔹 大模型+智能体:自动生成检测逻辑,毫秒级执行
🔹 全栈定制:支持地端部署,数据不出厂,对接MES/ERP

已落地:汽车零部件、3C电子、锂电、光伏、医药。

📩 评论区留言“方案”,发详细技术白皮书和案例集。

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