明青AI低成本定制方案：讓智能落地更務實。

       中小企業在智能化轉型中常面臨定制成本高、場景適配難等瓶頸。明青AI依托輕量化模型架構與模塊化開發平臺，提供低門檻、高靈活性的定制服務，助力企業快速解決產線痛點。

     方案優勢

     1.低資源需求支持主流工業相機及普通算力硬件，無需高配設備投入，模型部署成本大幅降低；

     2.敏捷開發基于遷移學習框架，復用已有行業知識庫，新場景只需少量本即可完成訓練，交付周期大幅縮短；

     3.場景強適配模塊化設計可自由組合檢測單元（如外觀缺陷、數量統計、OCR識別），靈活適配零部件組裝、生豬收貨等諸多細分場景。

      明青AI堅持“小成本、大實效”原則，以可負擔的智能化方案助力企業降本增效。 明青AI視覺系統，高精度識別，細節盡在掌握。表面破損智能識別技術

        在數字化時代，準確的AI視覺識別是各行業提升效率與競爭力的關鍵。明青智能深耕AI視覺領域，致力于為客戶提供高識別率的專業解決方案。明青智能擁有經驗豐富的AI視覺算法工程師與研發人員，依托深度學習、大數據分析等前沿技術，不斷優化算法模型。針對復雜場景下的圖像識別、目標檢測、視頻分析等難題，通過大量數據訓練與技術迭代，確保方案在不同光照、角度、遮擋等條件下，仍保持出色的識別準確率。其解決方案已廣泛應用于智能制造、智慧城市、安防監控等多個領域，助力企業實現生產流程智能化、商品識別自動化、安全監控智慧化。明青智能始終以專業的技術、嚴謹的態度，為客戶打造可靠的AI視覺解決方案，推動行業數字化轉型。模具識別廠家將老師傅的經驗轉化為可傳承的檢測標準。

                明青AI視覺系統：以技術賦能生產效能升級。

         在制造業及質檢領域，傳統人工目檢存在效率瓶頸與成本壓力。明青AI視覺系統通過自主研發的深度學習算法與工業相機矩陣，為企業提供高精度自動化視覺檢測解決方案。系統靈活支持各類工業場景的缺陷識別，并可以針對特定行業需求做低成本定制，有效降低人力依賴。基于動態學習框架，系統可實時處理大像素圖像數據，對各種指標實現毫秒級判斷，檢測準確率達國際主流標準。在典型汽車零部件產線中，系統可降低質檢工作量，且保持7×24小時穩定運行，明顯改善漏檢率與誤檢率波動。系統部署采用模塊化設計，支持與企業現有MES/ERP系統無縫對接，調試周期短。通過邊緣計算架構，確保生產數據本地化處理，滿足制造業信息安全要求。

       明青技術團隊持續優化算法迭代機制，致力于為企業提供兼顧可靠性與經濟性的智能化升級路徑，推動傳統生產模式向精益化轉型。

                                明青AI視覺方案：自研神經網絡模型，助力工業智能化。

       明青AI視覺方案基于自主研發的深度神經網絡架構，通過創新模型設計與持續優化，為工業場景提供高精度、高泛化性的視覺檢測能力。

        方案采用多模態特征融合技術，相較傳統算法對復雜場景有更好的適應性。可以實現微小缺陷的穩定識別，以及區分隨機性非常大的瑕疵，檢測準確率高，且識別速度更快。針對產線動態變化，模型內置快速學習和迭代機制，可在不中斷生產的情況下完成參數迭代；倉儲場景中，模型通過輕量化設計，在低算力設備上仍保持很高的定位精度，大幅提升了分揀效率。

        該神經網絡架構已在紡織、汽車零部件、智慧城市領域落地應用，并持續進化，助力企業不斷提升檢測精度與運營效率。 明青智能：讓AI真正理解您的行業。

                                        明青AI視覺：復雜場景下的準確計數解決方案。

      計數是AI視覺常用場景之一，但復雜場景下實現準確計數，要克服很多障礙。以生豬屠宰廠為例，臟污環境、攝像頭安裝位置受限、光線干擾、操作不規范、遮擋重疊等情況，嚴重影響了計數的準確性。

      明青AI以自研視覺算法，深入結合場景，實現生豬、白條的高精度自動計數，助力企業提升管理效率。

     關鍵技術突破

     1.復雜環境適配有效克服血漬、蒸汽、反光干擾，保持穩定可靠運行，；

     2.動態目標捕捉：自研實時動態追蹤算法，準確識別重疊、快速移動的豬只，實現了極高準確率；

     3.抗干擾建模針對工人遮擋、疊豬、非標準吊掛等場景專項優化，生豬、白條計數漏檢率被壓縮到了極低的水平。

        AI視覺系統幫助屠宰企業實現生豬、白條的自動計數，數據實時同步ERP系統；減少人員使用，節省人力；大幅降低因計數誤差導致的糾紛

       明青AI以扎實的場景化能力，為各行各業提供可靠的數字化升級路徑。 明青AI視覺，讓智能化生產不再遙不可及。工作服穿戴識別方案

明青AI視覺，多方位賦能智能制造，提升您的競爭力。表面破損智能識別技術

              明青智能端-邊-云架構：準確與能效的工程實踐 

        在智慧工廠、智慧交通等高實時性場景中，單一計算層難以兼顧識別精度與能耗效率。明青智能采用端-邊-云分層決策架構，構建場景適配的計算鏈路：端側設備執行輕量化預處理（＜50ms延時），邊緣節點完成80%高頻次檢測任務，云端集中處理長周期數據分析與模型迭代。

        比如高速公路缺陷（拋灑物、裂縫等）檢測，因為巡檢車速度很快，且有些缺陷必須立刻上報，以盡可能避免交通事故的發生，就需要利用邊緣計算設備實時識別出比較大的坑槽、拋灑物等情況，但裂縫厚度、長度等測量，則放到云端系統計算，實現識別及時性和準確性、系統成本和效率的統一。

       我們提供分層架構的靈活組合方案：在“端”級，提供AIlooker系列智能攝像頭完成各種識別任務，在“邊”級，提供自研的單體智能盒，同時支持多種邊緣硬件適配；在“云”端，提供云端識別平臺，實現大規模、復雜識別任務。明青智能已在多個場景，采用該架構的實現好很好的識別效果，完整技術方案可聯系技術團隊獲取。 表面破損智能識別技術