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。
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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。
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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SOEM-EtherCAT 源代码解析（一）：数据类型定义
逐段拆解开源 EtherCAT 主站库 SOEM 的核心头文件 ec_type.h：从基础数据类型、错误码、帧长与超时宏，到以太网头、数据包头结构体，再到状态/命令/数据类型枚举、SII 从站信息接口、邮箱协议与寄存器定义，一文打透 EtherCAT 主站的类型地基。
阅读全文Linux系统篇（十三）——工具篇（五）：取代命令行 GDB？CGDB 可视化调试全解析
CGDB 是 GDB 的轻量级终端可视化外壳：分屏源码与命令、Vim 快捷键、可视化断点，本文从安装、界面操作到实战配置全面讲解。
阅读全文CMYK色彩管理之色差调整
本文系统讲解CMYK色彩管理中的色差调整：RGB与CMYK色彩模式对比、CMYK色彩空间特点、色调/饱和度/亮度等色彩基本属性、印刷四色加法混色原理，以及色值精准调整的核心策略（判断偏色方向、定位问题通道、控制调整幅度）与Photoshop等图像处理软件中的色彩校对技巧，并给出常见色差问题的解决思路。
阅读全文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Linux系统篇（十七）——文件（一）：文件 IO 深度剖析：从标准流、系统调用到内核底层全貌拆解
从标准库缓冲 IO 到系统调用 IO，逐层拆解文件描述符、内核 file 结构体与 inode，打通 Linux 文件 IO 完整数据流。
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