在高度競爭的面板制造行業，任何微小的表面缺陷——無論是一個難以察覺的斑點、一道細微的邊緣劃痕，還是毫厘之間的輪廓變形，都可能導致整塊面板降級甚至報廢。傳統的人工檢測效率低下、標準不一，而傳統的機器視覺又難以應對復雜多變的缺陷類型。如何實現穩定、高效、精準的缺陷檢測與計數，成為決定企業質量與成本的核心瓶頸。最近我們艾韋迅科技成交了一家做面板的企業，下面介紹一下客戶情況。
在薄膜生產、面板制造等行業，物料表面的微小斑點不僅影響產品外觀，更可能隱藏質量隱患。人工計數不僅耗時耗力，且極易因斑點過小、分布密集而出現漏數、錯數。AI機器視覺斑點計數技術，通過高清成像與智能算法優化，可精準捕捉最小至微米級的斑點，無論是單一顏色斑點還是多色混雜斑點，都能快速完成識別、分類與計數，檢測精度可達99.9%以上，徹底解決微觀斑點計數難題。
AI機器視覺斑點計數技術正是面板制造行業的“質量守護神”。通過高清線陣相機與定制化AI算法，可精準捕捉最小至微米級的斑點，無論是單色云斑還是多色混雜斑點，都能快速完成識別、分類與計數，檢測精度可達99.9%以上。該技術可深度適配面板制造的Array、CF、CELL、Module全工藝環節，在斑點計數的同時同步檢測裂紋、崩邊等缺陷，實現“計數+質檢”一體化。
AI機器視覺部分特點：
斑點計數：微觀領域的“火眼金睛”
斑點計數技術，通過高清成像與智能算法優化，可精準捕捉最小至微米級的斑點，無論是單一顏色斑點還是多色混雜斑點，都能快速完成識別、分類與計數，檢測精度可達99.9%以上，徹底解決微觀斑點計數難題。
邊緣計數：規則與不規則物體的“精準標尺”
邊緣檢測算法，可自動識別物體的輪廓邊緣，即使是存在輕微磨損、變形的不規則物體，也能精準捕捉邊緣特征并完成計數。在流水線作業中，該技術可實時同步計數數據，避免因人工計數滯后導致的生產堆積問題，大幅提升生產流轉效率。
輪廓計數：復雜形態物體的“立體識別官”
廓計數技術采用3D成像與多維度輪廓提取算法，可全方位捕捉物體的立體輪廓特征，通過與標準輪廓模型的智能比對，不僅能快速完成數量統計，還能同步檢測出輪廓變形、缺損等質量問題，實現“計數+質檢”一體化，為高端制造企業筑牢質量防線。
圖案計數：紋理與標識的“智能識別員”
圖案計數技術可精準識別不同紋理、不同風格的圖案，無論是重復排列的規律圖案還是隨機分布的復雜圖案，都能快速完成計數與完整性檢測。
學習計數：自適應場景的“進化型選手”
計數技術搭載深度學習算法，具備強大的自主學習能力。只需輸入少量樣本，設備即可快速學習新物料的特征信息，實現不同規格、不同類型物料的快速切換計數，無需人工反復調試。
從電子制造、汽車零部件到食品加工、建材家居，AI機器視覺檢測計數技術已廣泛應用于各行業，成為企業數字化轉型的重要助力。無論是微小斑點的微觀檢測，還是復雜輪廓的精準計數，無論是固定品類的批量作業，還是多品種的靈活生產，該技術都能提供定制化的計數解決方案，讓計數作業更精準、更高效、更智能，歡迎咨詢相關機器視覺解決方案18924129201或020-87030040。
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