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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CMYK色彩管理之印刷配色
本文系统讲解CMYK色彩管理的全流程：RGB与CMYK加色法/减色法的原理差异、常见CMYK配比与总墨量限制（TAC）、ICC配置文件与常用标准（ISO Coated V2/Japan Color 2011等）、印刷色差五大原因与打样方式对比，以及从设计、输出到印刷沟通的标准工作流程与常见问题解答。
阅读全文RIP 颜色计算原理：RGB→CMYK 转换与陶瓷喷墨色彩管理
系统讲解喷码 RIP 软件中 RGB 到 CMYK 的颜色转换原理：从基础数学公式出发，说明为何工业级陶瓷喷墨必须采用 ICC 色彩管理，并给出墨量限制、GCR 黑版生成、喷头分色等关键计算模块与数据结构设计。
阅读全文黑色滴灌带三角结构视觉检测光源设计方案——200mm高角度环光 + 低角度条形暗场补光
针对黑色滴灌带滴头三角结构高速视觉检测中单一高角度环光导致结构暗区的问题，本文介绍“200mm高角度白色环光主照明 + 低角度条形暗场补光”的复合光源方案，包含相机镜头配置、光源角度与距离、48μs曝光下的同步频闪、亮度调试步骤及反光处理顺序。
阅读全文TRIO-Basic 从入门到精通（二）：MPV4 软件的使用
本文介绍 TRIO MPV4 编程软件的连接与基本操作：通过 Controller=>Connection 连接控制器或仿真器，掌握同步模式、工具模式、直连模式三种连接方式，熟悉新建、上传、下载程序等工程管理操作，并逐一讲解工具栏各功能按钮的用途，帮助初学者快速上手 TRIO 在线编程环境。
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。
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。
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