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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Windows 下实现 4ms 虚拟 PLC 周期调度：从 sleep_for 到高精度定时器
Windows 用户态线程无法保证实时唤醒，直接使用 std::this_thread::sleep_for 承担 4ms PLC 周期调度会出现周期丢失与抖动。本文记录 ZeroOne Virtual Motion PLC 从 sleep_for 到 Windows Waitable Timer + 500us 高精度等待的调度方案演进，包含 steady_clock 单调时钟、Scheduler 与平台 Timer 解耦的架构设计，以及 4ms 周期实测数据（平均 3999.75us、最大抖动 204us）。
阅读全文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RIP 颜色管理之 LittleCMS：开源 ICC 色彩管理引擎
详解 LittleCMS（lcms）开源 ICC 色彩管理引擎在陶瓷喷码 RIP 软件中的核心作用：ICC Profile 与 cmsHPROFILE/cmsHTRANSFORM 数据结构、颜色转换流程、四种渲染意图选择、多色墨水多通道支持、批量转换性能优化与陶瓷 RIP 推荐架构。
阅读全文YOLOv26 鱼类目标检测与计数任务实现与优化
基于 YOLOv26 实现智慧渔业场景下的鱼类目标检测与自动计数：从数据集构建与增强、训练配置与优化（K-Means 锚框、多尺度训练、量化与 TensorRT 加速），到检测计数系统实现与性能评估的完整技术方案。
阅读全文YOLOv26药品铝塑板缺粒检测实战：Python训练、验证与推理完整代码
药品铝塑板 YOLOv26 缺粒检测实战教程：从项目目标、Python 虚拟环境搭建、数据集目录设计、类别与 data.yaml 配置，到 train.py 训练、val.py 验证、predict.py 单张推理与检测框提取的完整 Python 代码，并讲解位置模板、ROI 颜色检测、分阶段开发顺序与最终工程架构，可直接照抄运行。
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