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
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。
查看详情
工业智能网关
智能工业网关是一款面向智能制造场景设计的工业边缘计算设备，集工业通讯、数据采集、协议转换、边缘计算和智能管理于一体。 通过连接现场设备与企业数字化系统，实现生产数据实时采集、设备状态监控和智能化管理，帮助企业构建透明、高效、可扩展的智能工厂。 支持注塑机、PLC、机器人、AGV、视觉检测设备等工业设备接入，可广泛应用于智慧工厂、自动化产线和工业互联网场景
查看详情项目案例
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。
查看案例技术文章
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。
阅读全文陶瓷浮雕盘印刷视觉定位方案：8K线扫相机 + 暗场光源 + 旋转平台
针对最大Φ320mm带浮雕、釉面反光的陶瓷盘自动印刷定位难题，提出8K线扫相机 + 低角度暗场光源 + 旋转平台 + 编码器同步 + 模板匹配的完整视觉定位方案，输出X/Y/θ坐标，可与Trio运动控制器联动实现闭环印刷。
阅读全文RGB到CMYK/LC/LM/W七通道颜色拟合：工业打印机智能分色算法设计
针对 CMYK+LC+LM+W 七通道工业喷墨打印设备，本文设计了一套 RGB 到七通道墨量的智能分色算法：通过自动打印测色建立颜色数据库，利用 XGBoost 学习七通道墨量→Lab 的正向颜色响应模型，结合 ΔE00 与墨量约束的反向优化寻找最佳分色，并生成 3D LUT 实现在线高速颜色转换，配合 LittleCMS 与 GCR、白墨策略、Total Ink Limit 构建完整的分色体系。
阅读全文