隨著智能制造和工業4.0的浪潮席卷全球，機器視覺技術作為推動產業升級與轉型的關鍵力量，正逐步展現出其巨大的潛力與價值。機器視覺技術的主要優勢在于其高精度、高效率以及強大的數據處理能力。

然而，在實際應用中，由于工業場景的復雜性和多樣性，機器視覺系統往往難以達到理想的檢測效果，仍面臨諸多挑戰與阻礙。

? 行業發展痛點剖析

1、復雜環境干擾

以往的檢測方法主要針對簡單規則的產品背景，而現在的待測產品在實際場景中往往存在復雜的背景，如雜物、灰塵、紋理等，這些外部因素可能導致成像質量下降，干擾對目標物體的識別和定位，從而影響系統的檢測精度。

2、缺陷形態復雜

機器視覺檢測中，待檢物體的形態復雜，缺陷種類繁多，同一工業產品可能存在不同種類的缺陷,同種缺陷也可能在形狀、尺寸、顏色等特征上具有多樣性。

3、數據質量與標注

機器視覺系統依賴于高質量的訓練數據，但數據的獲取、標注和驗證過程既耗時又昂貴。特別是在工業場景中，由于產品的多樣性和復雜性，標注數據往往難以全面覆蓋所有情況。

針對上述行業發展難點，華漢偉業持續提升核心技術的研發能力，聚焦行業痛點，積極探索創新，致力于賦能視覺應用產品，全力破解機器視覺在工業應用中的難題。

?創新驅動，突破機器視覺應用瓶頸

（一）產線快速部署換型

針對底層算法全新升級，從單場景到多場景泛化遷移，多種數據增強功能，滿足不同場景數據及遷移應用能力，讓模型快速適應新場景，無需重新進行大量的模型訓練和調整。

（二）滿足多樣化標注需求

華漢偉業從交互式標注入手，提升標注效率，并且提供了多種選擇，如基于二值化的標注、基于特征分割的標注、基于大模型的標注，滿足多樣化的標注需求。

（三）操作運行“零”門檻

拖拽式界面，零代碼配置，極大降低了操作人員的學習成本與門檻，降低對現場人員的要求，在短時間內快速上手，實現了操作運行的便捷化與高效化。

（四）強化AI算法

華漢偉業高度重視AI算法的研發與優化，不斷改進算法模型，提升其對復雜圖像的處理能力和特征提取能力；另一方面，依托豐富的行業實踐經驗和海量的數據訓練，持續完善AI算法平臺。確保檢測準確率超過99%。 

華漢偉業積極探索將多種先進技術進行融合，形成了針對不同應用場景的視覺解決方案，這些方案能夠輕松應對瑕疵，人力替代效率達到80%，縮短檢測時間約40%，實現缺陷檢測精準度和檢測效率的提升，為機器視覺技術注入新的活力。

憑借在技術融合領域的深厚積累與持續創新，華漢偉業廣泛賦能于多個行業，精準擊破各行業生產檢測環節中的復雜難題，為產業升級改造提供強有力的技術保障，推動行業發展邁向新高度。

?經典應用案例

針對方殼電池外殼的復雜表面特性，使用線掃分時頻閃+光度立體技術，增加AI深度學習檢測，對采集到的圖像和數據進行分析和處理，能夠對不同位置、光照與復雜環境呈現出更好的適應性，避免反光干擾，清晰還原圖像，具有較高的細微辨識度，提高檢測的準確性和穩定性。深度學習算法可以自動識別和分類不同的缺陷類型，減少人工干預和誤判，實現漏判率為0。

在煙嘴金屬件外觀缺陷檢測中，采用多圖像融合 AI 分割技術，檢測煙嘴金屬變形、異物、起泡、劃痕等，還可以進行尺寸測量，通過五軸聯動對產品的外觀進行全維度檢測，使產品的外觀缺陷完整呈現，確保產品100%的檢測率，同時加入AI深度學習，共享數據，克服深度學習工業應用的小樣本及模型遷移難題，適應復雜產品和工況，可兼容相同視野范圍內的多款產品。

在電機定子Tig焊點檢測中，使用3D結構光技術，可以實現360°全方位檢測測量，保證3D視覺成像效果，通過定位工具、塊狀物工具、點到點距離工具等檢測出不良的位置、個數、面積，通過AI的賦能，打通了數據從采集、分析到算法沉淀的全鏈路柔性化定制。精準識別細微缺陷，漏判率為0，誤判率≤1%，視覺檢測精度可達到±0.1mm。

在工業智能化轉型的進程中，華漢偉業作為工業視覺檢測領域的重要參與者，將繼續秉持專業精神，嚴格把控產品質量，確保每一項視覺檢測技術與設備都能達到行業領先標準。通過持續優化算法模型，提升設備的智能化水平，實現對工業產品更精準、更高效的檢測，幫助客戶提質降本增效。