　　（引言）
　　在注塑成型工艺中，缺胶缺陷直接影响产品结构强度与密封性能，传统人工抽检模式存在效率低、漏检率高的双重困境。倍特威视聚焦这一行业痛点，自主研发的智能缺胶检测系统以0.02mm的检测精度实现24小时在线监测，通过AI算法与传统工艺的深度融合，为塑料制品质量管控构筑智能防线。

　　（核心技术体系）
　　系统采用高分辨率工业相机阵列构建360°全向视觉采集网络，配合多光谱成像技术精准捕捉胶料填充轨迹。自主设计的LensNet深度学习架构具备三方面技术优势：首先通过迁移学习算法突破小样本数据训练瓶颈，在注塑模具首次启用时即可建立检测基线；其次应用热膨胀系数补偿模型，智能消除材料冷却形变对检测结果的影响；最后基于自研的OptiEdge边缘计算平台，实现单工位检测响应时间小于200ms的突破性指标。

　　（工业场景适配）
　　针对不同应用场景的需求特征，系统提供模块化定制方案：在汽车线束接插件检测中，采用三轴伺服机构确保5μm级重复定位精度；对医疗导管类透明制品，搭载偏振光干涉成像模块提升表面流痕辨识度；面向精密齿轮注塑件，则开发多特征融合算法同步检测缺胶与飞边缺陷。这种高适配性使系统在保持98.6%持续运行稳定性的前提下，可覆盖从微型电子元件到汽车保险杠的全尺寸检测范围。

　　（价值转化路径）
　　倍特威视技术方案已实现成本与效益的精准平衡：设备部署周期压缩至72小时，通过视觉引导机械手自动剔除缺陷品，使产线直通率提升12%-18%。企业实践数据显示，系统运行首个季度即可回收80%硬件投入，次年综合质量成本下降23%。更值得关注的是缺陷数据图谱的持续积累，为企业工艺优化提供可视化改进方向，形成质量管理的正向循环。

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