隨著工業制造不斷向數字化、智能化深度演進，視覺檢測系統也正從 “被動識別” 向 “主動預判” 加速升級。

如今，在制藥、汽車、電子等行業的產線智能化轉型中，傳統視覺方案正因技術局限，逐漸暴露短板…

棘手產線難題

傳統視覺檢測挑戰重重

1在制藥行業的無菌車間里，安瓿瓶細微裂紋與膠囊印字模糊問題始終困擾著質檢環節，傳統視覺系統難以捕捉微米級缺陷，導致異物混入風險與GMP合規隱患。

2汽車總裝線上，發動機零部件裝配錯位、底盤螺絲漏裝、前后副車架縫質量等問題頻發，人工目檢效率低下且難以實現VIN碼全生命周期追溯。

3電子制造工廠中，PCB焊點虛焊、芯片封裝瑕疵、晶圓定位不準、電子接插件pin距偏差與端子毛邊等缺陷，都是造成產線良率過低的因素。

4對于包裝物流行業，批號噴印完整性檢測，文本閱讀、條碼解碼、讀碼等級判定等無法高效判別，則會嚴重影響供應鏈端到端的可追溯性。

這些來自各行業的真實產線痛點，正反映著傳統視覺檢測在缺陷識別精度、復雜環境適應、多場景柔性適配三大維度的局限性，AI視覺技術逐漸成為產線升級的核心突破口。

In-Sight 8900AI視覺全面賦能智造體系

由AI驅動的緊湊型全嵌入式視覺系統——康耐視In-Sight 8900，以三大技術優勢，構建AI智能檢測方案：

1AI 智能引擎：

高效、精準識別不規則缺陷

產品搭載先進AI功能，采用分割（提取復雜零件缺陷）、分類（多特征零件分揀）、光學字符識別等多種AI視覺工具，無需編程經驗，且能更精準地識別和檢測目標物體，大幅提高檢測的準確與效率。

2HDR+成像技術：

突破光線與景深限制

配備了強大的HDR+技術，即使在復雜的光線條件下，也能清晰成像，以更深的視野輕松捕捉包括軸承序列號、藥品標簽等每一處細節，為檢測提供更可靠的圖像數據，且曝光時間更短，可提升產線速度。

此外，提供SVGA到12MP多種分辨率機型，無論是微型零件檢測（如芯片焊點）還是大型部件全景掃描，均可匹配最優成像方案。

3智能平臺：

產線部署調試 “零門檻”

In-Sight 8900能提供對基于Web的HMI的訪問，實現運行時可視化，用戶能查看檢查結果并修改設置參數以優化應用。

不僅如此，Easybuilder和電子表格，兩種編程環境適配不同程度設置應用。同一平臺無縫切換，操作簡單靈活便捷，能快速擴展各種自動化檢測任務。