當(dāng)制造業(yè)邁向更高精度、更復(fù)雜品類、更靈活生產(chǎn)的新階段，傳統(tǒng)視覺檢測系統(tǒng)正逐漸顯露出其技術(shù)局限性，而以思普泰克為代表的 AI 視覺解決方案，正憑借技術(shù)創(chuàng)新打破應(yīng)用壁壘，重塑制造業(yè)質(zhì)檢格局。

初期只提 “檢測軸承表面缺陷”，等設(shè)備運(yùn)到現(xiàn)場才發(fā)現(xiàn)：要區(qū)分 “劃痕” 和 “污漬”，還要排除 “運(yùn)輸過程中的輕微壓痕”（不算次品），甚至要求 “不同批次軸承的檢測標(biāo)準(zhǔn)自動適配”。更糟的是，有些企業(yè)把目標(biāo)定得脫離實際：明明生產(chǎn)線速度達(dá) 3 米 / 秒，卻要求檢測精度 0.005mm，

食品飲料因密封不嚴(yán)變質(zhì)、藥品因瓶壁瑕疵受污染、化工原料因泄漏引發(fā)安全事故。傳統(tǒng)人工檢測依賴肉眼分辨，不僅效率低下，還常因疲勞、主觀判斷偏差遺漏缺陷，導(dǎo)致不合格產(chǎn)品流入市場，損害品牌信譽(yù)。在此背景下，玻璃瓶缺陷檢測篩選機(jī)應(yīng)運(yùn)而生，成為守護(hù)產(chǎn)品質(zhì)量、規(guī)避安全風(fēng)險的 “智能衛(wèi)士”。

在視覺檢測設(shè)備普及之前，羽毛球球頭檢測主要依賴兩種方式，卻都存在難以突破的局限。一是人工檢測，檢測人員需用肉眼逐一觀察球頭表面，用卡尺測量尺寸，不僅耗時耗力，且長時間工作后易出現(xiàn)視覺疲勞，導(dǎo)致漏檢、誤檢率大幅上升，尤其對于球頭內(nèi)部細(xì)微的材質(zhì)缺陷，人工更是難以識別。

視覺檢測?并非“一刀切”的通用方案，而是根據(jù)不同生產(chǎn)場景的特性，定制化部署技術(shù)方案，如同一張精準(zhǔn)的“作戰(zhàn)地圖”，覆蓋鋰電池生產(chǎn)全流程，確保每個環(huán)節(jié)的質(zhì)量可控。

傳統(tǒng)人工檢測不僅漏檢率高達(dá) 5%，還難以跟上每分鐘 100 件的批量生產(chǎn)節(jié)奏。而如今，一款全維度視覺檢測設(shè)備?的出現(xiàn)，正徹底改變這一現(xiàn)狀，從表面缺陷到尺寸精度，實現(xiàn) “毫秒級識別、零誤差管控”。

隨著新能源汽車、工業(yè)互聯(lián)、儲能設(shè)備的發(fā)展，端子應(yīng)用場景對檢測提出三大新挑戰(zhàn)：新能源汽車高壓端子（600V+）需檢測絕緣層厚度（公差 ±0.05mm）與金屬導(dǎo)體熱變形痕跡，傳統(tǒng) 2D 視覺無法穿透絕緣層識別內(nèi)部缺陷

塑料堵蓋的質(zhì)量問題不僅在表面，還可能隱藏在內(nèi)部或涉及功能性參數(shù)（如密封性能、裝配精度）。傳統(tǒng)檢測設(shè)備只能檢測表面劃痕、雜質(zhì)等可見缺陷，而 AI 視覺檢測設(shè)備?通過 “多維度檢測技術(shù)”，實現(xiàn)了 “表面 + 內(nèi)部 + 功能” 的全方面把關(guān)。