在塑膠射出成型行業中，工件的尺寸精度、外觀完整性和結構穩定性直接關係到終端產品品質。傳統人工檢測方式存在效率低、標準不一、漏檢率高等瓶頸，而倍特威視自主研發的AI視覺探測系統，正通過技術革新為行業提供智能化、高精度的質量管控全流程解決方案。

核心技術優勢：深度賦能製造升級

基於深度學習框架開發的AI視覺算法，突破傳統光學檢測的技術邊界。系統通過多維特徵建模技術，對射出工件的縮水變形、毛邊溢料、表面縮痕等12類常見缺陷實現98.7%的識別準確率。同時搭載高頻同步採集模組，可在0.5秒內完成單個工件的25處關鍵尺寸的亞微米級測量，檢測精度達到±0.02mm，較傳統檢測效率提升23倍。

創新型的多光譜成像技術有效克服透明/半透明材質的成像干擾，針對LCP、PPS等工程塑料的複雜反光特性，採用動態自適應補光策略，確保檢測環境的穩定性和數據採集的一致性。系統內置的工藝知識圖譜更整合了材料熱變形係數、模具收縮率等78項生產參數，實現檢測標準與生產過程的深度耦合。

全場景覆蓋：構建閉環質量體系

該解決方案支持從模具試模到批量生產的全週期應用：在試模階段，通過三維點雲比對技術，5分鐘內即可生成模具修正建議報告；在連續生產中，系統的實時監控模組每15秒輸出SPC統計分析，當良率波動超過設定閾值時，自動觸發預警並追溯生產參數關聯項。

針對多腔模複雜場景，創新的多目標追蹤算法可同步處理16腔工件的獨立檢測任務，配合高速機械臂實現NG工件自動分揀。系統兼容主流品牌機械手臂的通訊協議，無縫對接MES/ERP系統，真正構建起「檢測-分析-決策」的質量管理閉環。

價值創造：驅動精益生產落地

該系統帶來三維價值提升：在質量管控層面，將不良品流出風險降低至0.12‰；在生產成本維度，通過早期缺陷發現減少原材料浪費，年均可節省18%的品質成本；在工藝優化方面，基於大數據挖掘的智能診斷模塊，可輔助工程師精準定位參數設置問題，縮短工藝調試週期達40%。

模塊化設計賦予系統高度靈活性，既可部署為獨立檢測工站，也能集成於自動化產線。針對特殊定製化需求，提供傳感器配置、檢測算法、報表模板的三級個性化設置，確保解決方案與不同生產場景的深度適配。

面對智能製造轉型浪潮，倍特威視始終聚焦工業視覺檢測領域的技術突破。我們的工程團隊持續優化算法模型，每季度進行系統功能迭代，並提供遠程診斷、現場調試、人員培訓等全鏈條服務，助力企業構建差異化競爭優勢。

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