随着工业4.0的浪潮席卷全球，
▶ 行业发展痛点剖析
1、复杂环境干扰
以往的检测方法主要针对简单规则的产品背景，而现在的待测产品在实际场景中往往存在复杂的背景，如杂物、灰尘、纹理等，这些外部因素可能导致成像质量下降，干扰对目标物体的识别和定位，从而影响系统的检测精度。
2、缺陷形态复杂
机器视觉检测中，待检物体的形态复杂，缺陷种类繁多，同一工业产品可能存在不同种类的缺陷,同种缺陷也可能在形状、尺寸、颜色等特征上具有多样性。
3、数据质量与标注
机器视觉系统依赖于高质量的训练数据，但数据的获取、标注和验证过程既耗时又昂贵。特别是在工业场景中，由于产品的多样性和复杂性，标注数据往往难以全面覆盖所有情况。
针对上述行业发展难点，华汉伟业持续提升核心技术的研发能力，聚焦行业痛点，积极探索创新，致力于赋能视觉应用产品，全力破解机器视觉在工业应用中的难题。
▶创新驱动，突破机器视觉应用瓶颈
（一）产线快速部署换型
针对底层算法全新升级，从单场景到多场景泛化迁移，多种数据增强功能，满足不同场景数据及迁移应用能力，让模型快速适应新场景，无需重新进行大量的模型训练和调整。
（二）满足多样化标注需求
华汉伟业从交互式标注入手，提升标注效率，并且提供了多种选择，如基于二值化的标注、基于特征分割的标注、基于大模型的标注，满足多样化的标注需求。
（三）操作运行“零”门槛
拖拽式界面，零代码配置，极大降低了操作人员的学习成本与门槛，降低对现场人员的要求，在短时间内快速上手，实现了操作运行的便捷化与高效化。
（四）强化AI算法
华汉伟业高度重视AI算法的研发与优化，不断改进算法模型，提升其对复杂图像的处理能力和特征提取能力；另一方面，依托丰富的行业实践经验和海量的数据训练，持续完善AI算法平台。确保检测准确率超过99%。
华汉伟业积极探索将多种先进技术进行融合，形成了针对不同应用场景的视觉解决方案，这些方案能够轻松应对瑕疵，人力替代效率达到80%，缩短检测时间约40%，实现缺陷检测精准度和检测效率的提升，为机器视觉技术注入新的活力。
在烟嘴金属件外观缺陷检测中，采用多图像融合 AI 分割技术，检测烟嘴金属变形、异物、起泡、划痕等，还可以进行尺寸测量，通过五轴联动对产品的外观进行全维度检测，使产品的外观缺陷完整呈现，确保产品100%的检测率，同时加入AI深度学习，共享数据，克服深度学习工业应用的小样本及模型迁移难题，适应复杂产品和工况，可兼容相同视野范围内的多款产品。
在工业智能化转型的进程中，华汉伟业作为工业视觉检测领域的重要参与者，将继续秉持专业精神，严格把控产品质量，确保每一项视觉检测技术与设备都能达到行业领先标准。通过持续优化算法模型，提升设备的智能化水平，实现对工业产品更精准、更高效的检测，帮助客户提质降本增效。