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
ZO-403X运动控制器｜多轴运动控制与工业通讯一体化控制器
ZO-403X运动控制器是一款集16路IO输入、8路IO输出、2路开关输出、RS232、RS485、以太网、3轴脉冲输出及编码器接口于一体的多功能运动控制器，支持4轴脉冲输出定制，兼容GRBL数控控制，并支持软件程序定制，适用于CNC数控设备、雕刻机、切割机、多轴运动平台及非标自动化设备。
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汽车座椅通风加热ECU
**汽车座椅通风加热ECU**是一款面向汽车座椅热舒适系统的专用控制单元，集成**CAN/LIN通讯、通风控制、加热控制及NTC温度检测**功能。 产品支持**4路通风输出、4路加热输出及2路通风电机控制**，并配置**双NTC测温接口及通风/加热OneKey输入**，满足汽车座椅多区域通风、加热及智能温控需求。
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汽车座椅按摩控制器ECU
汽车座椅按摩控制器ECU是一款面向智能座椅气动按摩系统的专用控制单元，集成CAN/LIN通讯、气泵控制、气压检测及多通道电磁阀控制，支持气袋保压与记忆功能。 产品支持2路气泵输出、10路单控按摩阀及10路双控保压阀，可实现多区域、多模式气动按摩，并支持部分阀路定制。产品同时支持软件协议栈、LDF矩阵及项目定制开发，可根据不同车型和座椅按摩方案进行软硬件适配。
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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**，建设集**自动化生产、AI视觉检测、边缘AI计算、工业数据采集及MES管理**于一体的智能生产线。 通过整合原料加工、滴头贴片、自动打孔、AI视觉检测、收卷打包等设备，实现滴灌带全流程自动化生产；利用工业相机与NPU边缘AI平台，实现产品缺陷在线检测，并通过工业物联网将设备、工艺及质量数据接入MES系统，实现**生产数字化、质量可追溯和设备智能管理**，推动滴灌带制造向智能化、数字化、无人化升级。
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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AGV小车的运动是怎么控制的呢？一文讲清导航与定位原理
AGV 小车如何在没有驾驶员的情况下精准完成搬运任务？本文从酒店送餐机器人场景切入，系统讲解 AGV 的四大主流导航方式（激光、视觉、GPS、惯性），并深入介绍「北斗 RTK + UWB + 视觉融合」的室内外一体化定位方案与作业调度控制，帮助读者理解 AGV 运动控制的核心原理。
阅读全文Linux系统篇（十六）——进程（五）：Linux 进程控制全解：fork、exec、wait 核心原理与实战
从原理到实战完整梳理进程生命周期：fork 创建与写时拷贝、exit 终止与退出码、wait/waitpid 回收、exec 系列程序替换，附全套代码案例。
阅读全文手把手做ROS2机器人系统开发（四）：C++实现发布者与订阅者
发布者（Publisher）与订阅者（Subscriber）是 ROS2 话题通信的核心模型，也是所有机器人应用（传感器数据分发、状态上报、控制指令下发等）的基础。本章节使用 C++ 编写一个最小可运行的发布者/订阅者示例，作为后续开发的标准模板，帮助大家清晰掌握节点程序的完整编写流程。
阅读全文TRIO-Basic 从入门到精通（十四）：Trio 实现单位置轴多色标捕捉
本教程介绍Trio控制器多色标捕捉方案：通过ADDAX将实体轴位置叠加到虚拟轴，对虚拟轴执行REGIST色标捕捉，突破物理通道数量限制，实现单位置轴多路色标同时捕捉，满足印刷包装行业套准控制需求。
阅读全文树莓派推送RTSP视频流实战：FFmpeg + rtsp-simple-server（MediaMTX）搭建局域网视频直播服务
本文面向树莓派视频流、Python视觉开发、RTSP视频监控和边缘AI视觉初学者，介绍如何在Raspberry Pi上搭建简单、稳定的RTSP视频流服务。项目采用FFmpeg + rtsp-simple-server（MediaMTX）方式，将树莓派摄像头采集的视频转换并推送到RTSP服务器，再由电脑、NVR、VLC、OpenCV或AI视觉程序访问。文章从安装FFmpeg并验证版本开始，下载适用于ARM64架构的MediaMTX v1.8.1，配置Linux Systemd服务实现RTSP服务器开机自启，最后将摄像头视频推送到RTSP地址，形成树莓派摄像头 → FFmpeg → RTSP服务器 → 客户端播放/AI检测的完整视频流架构。
阅读全文树莓派部署YOLOv8手势检测实战：USB IMX378摄像头 + Python + PyTorch + ONNX Runtime + Systemd开机自动运行
本文面向树莓派AI视觉、Python人工智能、YOLOv8目标检测初学者，以树莓派部署手势检测项目为案例，完整介绍从USB IMX378摄像头安装、Miniconda环境配置、Python虚拟环境创建、YOLOv8依赖安装，到手势检测程序Systemd开机自动运行的完整流程。在Raspberry Pi 5 / ARM64（aarch64）环境下建立独立的yolov8-env环境，安装PyTorch、Ultralytics、ONNX Runtime、NumPy等AI视觉组件，最后通过Linux systemd使fatigueDetect.py开机自动运行，实现无需手工登录的AI视觉自动检测，为后续手势识别、人体检测、疲劳驾驶检测、工业视觉检测与边缘AI视觉系统打下基础。
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