明青智能:讓AI真正理解您的行業
工業場景的細微差異決定了AI視覺的成敗。明青智能深入客戶生產現場,與現場工程師共同梳理人工作業邏輯、設備參數波動、材料特性等關鍵經驗,將其轉化為AI模型的訓練準則。
我們為某童鞋企業成品檢測系統時:會學習老師傅的經驗判斷標準,建立12類缺陷量化規則;結合產線規律優化圖像采集頻率;保留人工復檢通道,AI與經驗形成雙重校驗。
不同于通用方案,我們堅持:
模型訓練數據來自客戶現場;
參數調整參考生產節拍與行業經驗
交付成果包含可解釋的缺陷判定依據
目前我們已在制藥、汽配、智慧城市、化工等行業落地多個定制項目,幫助客戶快速完成AI與傳統流程的融合。
您的行業經驗,加上我們的技術能力——這才是工業AI落地的有效路徑 減少人為判斷差異,讓質量標準始終如一。目標識別精確系統集成商
明青AI視覺:低成本定制化視覺解決方案。
在工業自動化與質量檢測領域,傳統視覺方案常面臨成本高、適配難的問題。明青AI視覺以自主研發的深度學習算法為基礎,通過模塊化架構與靈活部署能力,為企業提供高性價比的定制化視覺服務。
針對中小規模企業需求,我們摒棄“大而全”的標準化產品模式,專注功能精簡與場景適配。基于客戶實際場景,支持算法模塊按需組合,避免冗余功能帶來的成本負擔;同時,依托自研模型優化技術,可在有限樣本下實現高精度檢測,降低數據采集與標注成本。技術團隊深耕工業視覺領域,提供從需求分析、方案設計到落地部署的全流程支持。支持與PLC、機械臂等設備快速對接,兼容主流工業協議,縮短系統集成周期。目前方案已應用于零部件缺陷檢測、物料分揀、尺寸測量等場景,幫助多家企業節省視覺系統投入成本。
明青AI視覺堅持“夠用、好用、實用”原則,以技術普惠推動智能制造升級。
如果您需要高性價比的定制化視覺方案,歡迎與我們聯系 視覺數據采集系統集成商明青AI視覺系統,強大擴展性,助力企業持續發展。
明青AI視覺系統:以自動化流程提升工業級模型開發效率。
在工業視覺領域,模型開發效率直接影響產品交付周期。明青AI視覺系統通過構建全鏈式自動化開發體系,實現從數據到部署的標準化快速交付。系統采用自動化工具,可以高速處理大量原始素材。智能清洗引擎可以將無效數據自動過濾以及對樣本進行均衡化處理。在標注環節,采用半自動標注+人工校驗模式,結合領域知識圖譜,大幅提升標注效率。關鍵優勢在于閉環迭代機制:部署模型產生的增量數據自動回流至訓練體系,通過在線學習實現模型性能持續進化。
目前明青AI視覺系統已應用于食品、汽車零部件、服裝等多個細分領域,大幅縮短客戶項目交付周期,驗證了自動化開發流程在工業場景的實用價值。
明青團隊將持續優化各環節技術指標,為智能制造提供更高效的視覺解決方案
明青智能:讓工業經驗不再流失
在制造業,很多情況下老師傅的“手感判斷”是品質保障的關鍵,卻難以量化傳承。
明青智能通過AI視覺技術,系統性記錄、拆解并轉化人工經驗,構建可迭代的數字化標準。
我們如何實現經驗傳承?
1.現場作業數字化:記錄老師傅的檢測邏輯、關注點與容錯閾值
2.動態參數適配:根據具體場景情況調整參數
3.知識持續沉淀:新員工通過缺陷案例庫快速掌握判斷標準
比如說養殖行業生豬估重,用AI技術,可以實現和老師傅一樣的效果,且可以無限復制。
不同于簡單替代人工,我們致力于:
-保留人機協作接口,AI輔助而非完全接管
-生成明確的檢測邏輯圖譜,消除技術黑箱
-不斷更新經驗數據庫,與企業共同進化
您多年累積的寶貴經驗,值得被系統化守護與傳承。 明青AI視覺,毫厘之間的準確識別。
明青AI視覺定級系統:設備替代人力,成本立省可見。
AI視覺系統給企業帶來的直接效益之一,就是降低人力成本。以屠宰行業為例,傳統屠宰企業依賴人工進行白條豬定級,人力成本高、標準不統一等痛點。明青基于AI視覺的白條影像定級系統,通過標準化影像采集與智能分析,單線可替代2名定級員,大幅度節省人力成本。系統搭載工業級高精度相機,2秒內完成白條影像采集,智能算法同步解析肥膘厚度、體型、外觀完好度等指標,并根據企業標準給出級別數據,可以達到10年已上經驗質檢員的定級水平。該系統可以大幅提升定級效率,并大幅降低誤判導致的等級差價損失。
在其它行業,AI視覺方案的落地,也幫助企業大幅降低了勞動強度,節省人工,從而節約大量的人力成本,提升了經濟效益。
用技術解構經驗,讓標準替代人力——明青AI視覺助力企業實現品控升級與成本優化的雙贏。 明青AI視覺系統,快速識別,準確定位,提升生產力。目標識別精確系統方案
明青AI視覺:“小”模型驅動“大”效能。目標識別精確系統集成商
明青AI視覺方案:自研神經網絡模型,助力工業智能化。
明青AI視覺方案基于自主研發的深度神經網絡架構,通過創新模型設計與持續優化,為工業場景提供高精度、高泛化性的視覺檢測能力。
方案采用多模態特征融合技術,相較傳統算法對復雜場景有更好的適應性。可以實現微小缺陷的穩定識別,以及區分隨機性非常大的瑕疵,檢測準確率高,且識別速度更快。針對產線動態變化,模型內置快速學習和迭代機制,可在不中斷生產的情況下完成參數迭代;倉儲場景中,模型通過輕量化設計,在低算力設備上仍保持很高的定位精度,大幅提升了分揀效率。
該神經網絡架構已在紡織、汽車零部件、智慧城市領域落地應用,并持續進化,助力企業不斷提升檢測精度與運營效率。 目標識別精確系統集成商