核心能力
工业视觉
AI缺陷检测、OCR识别、尺寸测量
智能制造
数字工厂、设备联网、生产优化
AI算法
深度学习模型训练与部署
产品中心
汽车座椅按摩控制器ECU
汽车座椅按摩控制器ECU采用NXP车规级控制方案，支持CAN/LIN通信、2路气泵控制、气压检测、10路双控阀及10路单控阀，可实现多区域气袋按摩、保压及压力控制，支持软件协议栈、LDF矩阵及项目定制开发。
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汽车座椅控制器ECU
汽车座椅控制器ECU支持8路直流有刷电机控制、8路HALL编码器输入、8路电阻模拟量输入，并集成双CAN和LIN通信，适用于电动座椅、座椅姿态定位、按摩及智能座舱系统，支持软件定制与联合开发。
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多功能手持按钮盘
ZeroOne多功能手持按钮盘采用STM32F103 CPU，集成10个功能按钮、10个指示灯及日本进口急停开关，支持CNC精密加工、多色外壳、按键丝印、航插及弹簧线定制，适用于工业设备、自动化产线、机械设备及智能制造场景，并支持软硬件定制开发。
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内镶贴片式滴灌带智能生产线 AI视觉检测项目
本项目面向智慧农业节水灌溉装备制造领域，针对内镶贴片式滴灌带生产过程中人工检测效率低、质量一致性不足、生产数据无法追溯等问题，建设了一套集**自动化生产、AI视觉检测、边缘智能计算、工业数据采集、MES智能管理**于一体的智能制造生产线。 项目涵盖混料机、滴头筛选机、螺杆注塑机、风箱冷却系统、自动打孔设备、AI视觉检测系统以及全自动收卷打包设备，实现滴灌带从原料加工、滴头贴片、在线检测到成品包装的全流程自动化生产。 其中视觉检测系统采用工业相机结合 **NPU边缘AI计算平台**，搭载 **YOLOv26深度学习算法**，实现对滴头贴片状态、打孔质量、缺陷产品的高速在线识别，有效提升产品检测精度和生产效率。 通过工业物联网技术，将生产设备运行状态、工艺参数、视觉检测结果等数据实时采集并接入MES系统，实现生产过程数字化管理、质量追溯和设备状态监控。 项目实施后，可显著降低人工检测成本，提高产品一致性和生产效率，推动传统滴灌带制造向智能化、数字化、无人化方向升级。
查看案例滴头注塑智慧工厂数字化施工项目
ZeroOne AI 面向农业滴头精密注塑制造场景，建设融合 MES、工业物联网、AI视觉、机器人自动化及AGV智能物流的数字化工厂解决方案。通过44台注塑设备联网、生产过程管理、人员身份识别、智能仓储及AI智能分析，实现制造全过程透明化、自动化与智能化升级。
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C#调用Intel NPU实现YOLOv26极速推理：OpenVINO工业视觉加速实践
通过C# + OpenVINO Runtime调用Intel Core Ultra NPU运行YOLOv26模型，实现低功耗、毫秒级的工业边缘AI视觉推理，涵盖模型导出、环境配置、推理代码与FP16/INT8/异步推理等性能优化实践。
阅读全文C#工业视觉平台结合YOLOv26与OpenVINO
从数据标注、自动训练到Intel NPU边缘推理的完整工业AI方案：C#工业软件平台 + YOLOv26训练框架 + OpenVINO模型转换 + Intel NPU边缘推理，实现图像采集、自动标注、模型训练到现场推理的完整AI视觉闭环。
阅读全文海康机器人亮相 WRC 2026，开拓具身智能产业落地新边界
2026世界机器人大会上，海康机器人携工业物流、商业服务、智能巡逻三大场景实景方案亮相，展示 AI 与机器人深度融合的产业化落地成果。
阅读全文自动打印组合色块与视觉测色系统：构建七通道工业打印机智能色彩标定闭环
针对 CMYK+LC+LM+W 七通道工业打印设备颜色标定中测试效率低、人工测色工作量大、数据难以自动关联等问题，设计了一套自动化色彩标定系统：软件自动生成组合色块并完成打印，统一烧结后由彩色工业相机整版采集，通过 Patch 编号/二维码/DataMatrix 自动定位对应色块，读取 RGB 并经相机标定转换为 Lab，最终建立「七通道墨量 → RGB → Lab → ΔE → 颜色模型」的自动标定闭环。
阅读全文Unity 3D 在工业 AI 视觉检测与 MES 系统中的应用架构
面向汽车座椅等复杂产品的AI质量检测需求，提出Unity 3D + AI视觉 + 后端API + MES的完整架构：3D模型展示缺陷位置、旋转缩放交互、WebSocket实时联动、AI坐标映射与模型轻量化，打造从检测到追溯的3D智能质量检测工作站。
阅读全文RAG 实战教程（一）：RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成
本文系统讲解RAG的完整工作流程：为什么不能把整份文档直接交给大模型、哪些场景适合RAG、分片Chunking（含常见分片方式对比表与段落感知分片器代码）、索引与Embedding、召回（余弦相似度与BM25混合检索）、重排（BGE Reranker）、生成（Prompt组装），并给出一个可运行的Python端到端Demo与常见问题排查指南。
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