痛点直击：传统检测手段的三大死穴
我们走访过37家制造企业质检部门，发现设备外观缺陷检测普遍存在：人工巡检效率低（单台设备平均耗时15分钟）、夜间检测准确率不足60%、锈蚀/油污等干扰项导致的误报率超25%。某汽车零部件厂因未及时识别冲压模具裂纹，导致单次事故损失达80万元。
倍特威视的闭环解决方案
采用BVS-AI视频分析服务器+工业级智能相机的组合架构，实现从图像采集到缺陷分类的全流程闭环管理。核心突破在于：
- 采用大小模型协同架构：大模型负责120类通用缺陷检测（划痕/变形/锈蚀等），小模型针对产线定制开发（如特定模具的崩缺模式）
- 动态光影补偿技术：通过多光谱成像解决反光/暗影导致的特征丢失，在铸造车间实测将夜间识别率提升至92.3%
- 算法沙盘机制：内置17种干扰过滤模块，某变压器生产企业部署后误报率从31%降至4.8%
典型应用场景
1. 电力设备巡检：识别绝缘子裂纹、套管破损等缺陷，支持-20℃~70℃宽温工作
2. 石化管道检测：针对高温管道的热斑与腐蚀进行双模态分析
3. 汽车制造质检：实现冲压件/焊接点的在线全检，速度达15FPS
某工程机械龙头企业部署后，设备故障预警时间平均提前37天。
交付保障体系
- 接口全：提供标准ONVIF协议和RESTful API，已成功对接西门子、施耐德等12种工业控制系统
- 部署快：支持现有监控设备利旧改造，典型项目从安装到验收≤3个工作日
- 运维简：内置自诊断功能，远程故障排除率可达83%
为什么选择倍特威视
国家高新技术企业15年技术沉淀，拥有：
- 全自主推理框架：支持国产昇腾/寒武纪芯片，也兼容英伟达方案
- 行业know-how：积累工业缺陷样本库超200万张，覆盖30+细分场景
- 持续迭代能力：2023年新增19种特种设备缺陷识别模型
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