明青AI視覺方案：幫助構建全流程主動式質量管控體系。

          明青AI視覺方案通過實時監(jiān)測與智能決策技術，助力企業(yè)實現(xiàn)質量管控從被動響應向主動預防的跨越，有效降低生產損耗與返工成本。

          在生產環(huán)節(jié)，系統(tǒng)對工藝參數(shù)進行快速動態(tài)追蹤，通過工藝偏差預警模型，在缺陷發(fā)生前觸發(fā)干預機制，從而大幅度降低次品率，縮短停機處理時長。在質檢端，通過產品實時掃描與缺陷判定，在線攔截不良品，可以有效減少返工成本。針對設備健康管理，方案整合振動、溫度等多源數(shù)據(jù)，構建預測性維護模型，可以提前預警設備維護需求，從而降低了設備異常停機率；倉儲場景中，智能糾偏模塊可實時識別分揀路徑偏差，從而減少分揀錯誤率。

         目前，明青方案已在諸多行業(yè)落地，助力企業(yè)構建覆蓋"預防-監(jiān)測-糾偏"全鏈路的智能化質量防線。 明青AI視覺系統(tǒng)，高精度智能引導，復雜工件準確定位。自動化分揀控制系統(tǒng)識別異常行為

                     明青AI雙平臺：讓數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)AI應用的“穩(wěn)定錨”。

        企業(yè)在引入AI技術時，都會有兩個基本關切：效果能否落地，數(shù)據(jù)是否安全。明青AI識別平臺與自訓練平臺的協(xié)同設計，正針對這一需求給出解決方案。識別平臺聚焦“數(shù)據(jù)可用不可越界”——支持本地化部署與邊緣計算，關鍵數(shù)據(jù)無需遠傳即可完成特征提取與分析，從源頭減少敏感信息暴露風險；自訓練平臺則賦予企業(yè)“自主可控”的模型迭代能力：客戶可基于自身業(yè)務數(shù)據(jù)微調模型，無需開放原始數(shù)據(jù)集，訓練過程留痕可查，參數(shù)調整自主可控。從數(shù)據(jù)采集到模型訓練，從推理應用到結果輸出，兩個平臺共同構建起“數(shù)據(jù)使用-模型優(yōu)化”的閉環(huán)安全體系。不依賴口頭的安全承諾，而是通過技術路徑設計，讓企業(yè)對數(shù)據(jù)流向“看得清”“管得住”，在AI賦能的同時，為業(yè)務數(shù)據(jù)上一把“可感知、可操作”的安全鎖。

        明青AI的雙平臺邏輯很簡單：讓企業(yè)用AI更安心，比“效果”更重要的，是“可靠”。 缺陷檢測系統(tǒng)系統(tǒng)價格讓生產過程更高效，明青AI視覺值得信賴。

                  明青AI視覺方案：賦能企業(yè)自主構建專屬模型。

           企業(yè)無需投入高昂成本組建專業(yè)AI團隊，也能高效開發(fā)定制化視覺識別能力。明青AI視覺方案的優(yōu)勢在于，提供自標注與自訓練一體化模塊，企業(yè)可直接在明青提供的成熟算法基礎上，使用內置的易用工具，自主完成：

         --數(shù)據(jù)標注：在自有安全環(huán)境中標注業(yè)務相關圖像/視頻；

        --模型訓練：利用明青優(yōu)化的訓練框架，基于標注數(shù)據(jù)微調或訓練專屬模型；

        --模型迭代：根據(jù)實際應用反饋，持續(xù)優(yōu)化模型性能。該方案大幅降低了企業(yè)應用AI的技術門檻和人力成本。       企業(yè)無需高薪供養(yǎng)專門的深度學習開發(fā)團隊，即可快速構建高度匹配自身業(yè)務場景（如特定產品質檢、內部流程監(jiān)控等）的準確識別模型，實現(xiàn)智能化升級的自主可控與高效落地。

         在工業(yè)質檢、智慧零售、安防監(jiān)控等場景中，物體的遮擋與重疊是常見挑戰(zhàn)，嚴重影響視覺識別的精度與效率。明青AI視覺憑借自研技術突破瓶頸，在復雜場景下展現(xiàn)出非常好的識別能力。明青AI視覺搭載自研的多尺度特征融合算法與注意力機制模型，可對不同層次的視覺信息進行深度解析。結合多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，能動態(tài)建模遮擋關系與重疊目標的空間分布規(guī)律，有效區(qū)分相似特征，避免漏檢與誤判。

       經實際場景驗證，在人遮擋和疊豬頻繁的屠宰廠卸豬通道，零部件堆疊的工業(yè)產線、商品密集陳列的零售貨架、密集人群等的監(jiān)控畫面等典型場景中，明青AI視覺的識別準確率始終保持很高的水平，為各領域客戶提供穩(wěn)定可靠的視覺識別解決方案，助力提升運營效率與決策精度。 明青AI視覺，高效識別缺陷。

           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(zhí)行輕量化預處理（＜50ms延時），邊緣節(jié)點完成80%高頻次檢測任務，云端集中處理長周期數(shù)據(jù)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(fā)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(tǒng)計算，實現(xiàn)識別及時性和準確性、系統(tǒng)成本和效率的統(tǒng)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(xiàn)大規(guī)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(xiàn)好很好的識別效果，完整技術方案可聯(lián)系技術團隊獲取。 明青AI視覺系統(tǒng)，智能安防聯(lián)動，降低工傷風險。工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)供應商

明青AI視覺系統(tǒng)，加速企業(yè)數(shù)字化轉型，讓運營更高效。自動化分揀控制系統(tǒng)識別異常行為

                 明青AI視覺定級系統(tǒng)：設備替代人力，成本立省可見。

       AI視覺系統(tǒng)給企業(yè)帶來的直接效益之一，就是降低人力成本。以屠宰行業(yè)為例，傳統(tǒng)屠宰企業(yè)依賴人工進行白條豬定級，人力成本高、標準不統(tǒng)一等痛點。明青基于AI視覺的白條影像定級系統(tǒng)，通過標準化影像采集與智能分析，單線可替代2名定級員，大幅度節(jié)省人力成本。系統(tǒng)搭載工業(yè)級高精度相機，2秒內完成白條影像采集，智能算法同步解析肥膘厚度、體型、外觀完好度等指標，并根據(jù)企業(yè)標準給出級別數(shù)據(jù)，可以達到10年已上經驗質檢員的定級水平。該系統(tǒng)可以大幅提升定級效率，并大幅降低誤判導致的等級差價損失。

      在其它行業(yè)，AI視覺方案的落地，也幫助企業(yè)大幅降低了勞動強度，節(jié)省人工，從而節(jié)約大量的人力成本，提升了經濟效益。

      用技術解構經驗，讓標準替代人力——明青AI視覺助力企業(yè)實現(xiàn)品控升級與成本優(yōu)化的雙贏。 自動化分揀控制系統(tǒng)識別異常行為