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行业应用
聚焦智能制造，构建开放合作生态
3类深度学习专用工具 补齐传统算法盲区
特征智能分割
解决缺陷特征难识别问题
场景痛点：缺陷特征及其不明显；或真实的缺陷特征和非缺陷特征极其相似
解决方案：标记缺陷所在区域，训练像素分割神经网络模型，
完成缺陷区域的智能分割
特征智能分类
解决缺陷特征分割不稳定问题
场景痛点：缺陷特征所在背景复杂无规律
解决方案：将缺陷特征和背景作为训练数据，训练神经网络模型，
完成缺陷特征的智能识别
智能定位
解决兴趣对象难以稳定定位的问题
场景痛点：待定位对象没有规律的特征参数
解决方案：将不一致的各类待定位对象区域作为训练数据，训练深度学习定位 神经网络模型，完成深度学习智能定位
1000+算子工具深度覆盖6大应用场景
引导定位
缺陷检测
字符识别
尺寸测量
有无计数
颜色识别
四六轴机器人引导定位-1
四六轴机器人引导定位-2
四六轴机器人引导定位-3
饼皮定位
四六轴机器人引导定位
转子铁芯
键盘按钮定位
引导定位
Guided Positioning
制造业自动生产装配过程中，机器人需要知道来料的位置，
才能完成后续的加工、装配、搬运等一系列动作。及时、准确的获取来料的坐标位置，
是机器视觉定位引导系统需要解决的问题。
维视智造定位引导解決方案，具备良好的系统兼容性和鲁棒性支持用户快速搭建开发，
完成引导定位任务。
才能完成后续的加工、装配、搬运等一系列动作。及时、准确的获取来料的坐标位置，
是机器视觉定位引导系统需要解决的问题。
维视智造定位引导解決方案，具备良好的系统兼容性和鲁棒性支持用户快速搭建开发，
完成引导定位任务。
手机相机固定模组缺陷
电容注胶外观
医疗器材缺陷外观
液晶屏破损缺陷检测
食品包装盒缺陷
缺陷检测
Defect Detection
产品生产制造过程中产生的表面缺陷会影响其性能及客户体验，传统人工检测的方法需要耗费大量的人力，且无法满足现代生产工艺和节奏的要求，利用机器视觉的方法进行智能化检测可以有效的解决这一问题，同时节省成本提高产能。因此，表面缺陷检测是机器视觉一个重要的应用方向。
目前维视智造的缺陷检测解决方案已经成功应用在3C电子、光伏、半导体、医药、日化、食品等行业的产品生产过程质量检测中，有效促进了产品高质量的生产与制造业自动化和智能化的发展。
目前维视智造的缺陷检测解决方案已经成功应用在3C电子、光伏、半导体、医药、日化、食品等行业的产品生产过程质量检测中，有效促进了产品高质量的生产与制造业自动化和智能化的发展。
字符识别
医药行业包装标签字符检测
字符识别
Character Recognition
字符识别包含宇符读取、字符校准、二维码 ＆条形码读取、宇符及条码印刷质量检测等内容，常被应用于工业场景中对物体、包装上的宇符及条码进行读取或核对。
维视智造的字符识别解决方案加载深度学习技术，无需调参、无需训练、无需登录字体库，即可一步完成全场景兼容的字符识别。
维视智造的字符识别解决方案加载深度学习技术，无需调参、无需训练、无需登录字体库，即可一步完成全场景兼容的字符识别。
包装盒表面胶路检测
包装盒尺寸测量
电容外形尺寸
军工行业角度检测
机加工件角度测量
尺寸测量
Dimension Measurement
尺寸测量泛指利用被测物产品特征进行全局或局部尺寸数据获取的应用，包括：长度、平行度、角度、圆弧长、圆直径/ 半径、点到线的距离、点点距离、线到曲线的最近/最远距离等。尺寸测量既可以用于产品生产过程中的尺寸数据管控，也可以用于数据的获取。
维视智造尺寸测量解决方案在软硬件、系统配置、精度等多方面具备优势，为用户精益生产助力。
维视智造尺寸测量解决方案在软硬件、系统配置、精度等多方面具备优势，为用户精益生产助力。
有无检测
注塑件有无
型材计数
粘结块计数
有无计数
The Count
有无主要检测明显特征的存在，计数是对产品，特征的数量进行统计，从而确保产品上的关键元器件不会存在缺漏等问题。
维视智造在高速计数、多目标计数及检测的检测时间及准确性上做了专门优化。
维视智造在高速计数、多目标计数及检测的检测时间及准确性上做了专门优化。
连接器引线色序检测
冲压件镀金检测
颜色识别
Color Discrimination
机器视觉颜色识别主要应用在彩色产品的分选、检测、识别中，如电子元器件内部绕线判别、电缆排线识别、产品色差变化识别等。
维视在颜色检测应用中设计了开放式的算法流程。支持用户将彩色图像进行不同颜色空间的转换和单通道提取，从而可以用更加灵活的灰度算法解决颜色检测问题。
维视在颜色检测应用中设计了开放式的算法流程。支持用户将彩色图像进行不同颜色空间的转换和单通道提取，从而可以用更加灵活的灰度算法解决颜色检测问题。