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自由容器
DLIA｜工业机器视觉平台

DLIA拥有标注、训练、检测等功能
用户可以在平台内完成一站式AI视觉质检从训练至部署上线
自由容器-副本1
AR+AI室内定位导航

精准定位及导航
极低建图成本
无需安装任何蓝牙等辅助定位设备
AR+AI应用案例
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正负极焊接缺陷检测
正负极焊接作为电池制造的核心环节，其质量直接影响设备安全性与性能稳定性。AI工业机器视觉系统通过高精度图像采集与深度学习算法，可精准识别虚焊、漏焊、焊点偏移等缺陷。该系统利用红外热成像或CCD视觉传感器捕捉焊接过程中的温度场分布与焊点形貌，实时监测焊点熔深、气孔及微观裂纹。相较于传统人工检测，该系统在动力电池产线中实现毫秒级响应，将缺陷漏检率控制在0.2%%以下，同时建立焊点质量数据库，为工艺优化
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2026/04/13
钻孔表面瑕疵识别
在钻孔的金属板中，原材料硬度不均、钻具磨损、工艺参数偏差、设备精度波动、操作误差等因素，易造成划痕、崩边、孔径偏差、毛刺等外观缺陷。深度视觉检测系统采用高分辨率相机实时采集图像，通过深度学习算法提取瑕疵特征、精准识别类型，最终自动分类归档并生成多维度数据报表，支持历史追溯与工艺优化。
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2026/04/13
螺母卡扣有无识别
在精密制造产线上，基于深度学习模型，智能工业视觉系统通过分析标注图像进行信息学习，识别螺母卡扣的有无。并且，它不仅能精确区分卡扣的正常存在与缺失，也能识别和分析新型缺陷特征，构建不断完善的缺陷类型库，实现全自动测量与判定，显著提升螺母卡扣的生产自动化程度和生产效率。
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2026/04/13
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