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
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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汽车座椅控制器ECU
汽车座椅控制器ECU支持8路直流有刷电机控制、8路HALL编码器输入、8路电阻模拟量输入，并集成双CAN和LIN通信，适用于电动座椅、座椅姿态定位、按摩及智能座舱系统，支持软件定制与联合开发。
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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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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TRIO-Basic 从入门到精通（二十）：Trio通过空间圆弧三点计算圆弧中心和半径
本文用TRIO-Basic手写实现空间圆弧三点求圆心与半径算法：由三点确定圆弧平面法向量，求两条中垂线交点得到圆心并输出半径，与Trio原装SPHERE_CENTRE指令计算结果对比一致，适用于空间圆弧插补与轨迹规划。
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TRIO-Basic 从入门到精通（九）：卡尔曼滤波器算法编程与测试
本教程在TRIO运动控制器上用TRIO-Basic实现卡尔曼滤波器，通过正弦波叠加随机噪声构造测试数据，调用kalmanfilter函数完成滤波，并在示波器中对比滤波效果。详细讲解R（测量噪声）与Q（过程噪声）两个核心参数对滤波性能的影响，为现场数据降噪提供实用参考。
阅读全文TRIO-Basic 从入门到精通（七）：3D仿真与同步控制的使用
本教程讲解TRIO运动控制器3D仿真与同步控制的使用，包括仿真工具条操作、关节显示与对齐、轴参数设置（UNITS/AXIS_UNITS/ACCEL/SPEED），以及基于MOVEABS和WAIT IDLE的多轴绝对位置同步运动程序编写，帮助开发者在无真实机械的情况下安全验证运动控制逻辑。
阅读全文基于 XGBoost 的数码打印颜色色差智能优化：从 CMYK 实验建模到 RGB 视觉闭环
针对数码打印、UV打印、陶瓷打印等工业场景中的颜色一致性问题，本文提出基于 XGBoost + 工业相机RGB反馈 + 自动优化的颜色控制方案：先通过CMYK/7色/8色打印实验建立“墨量→实际RGB”机器学习模型，再利用优化算法反求最佳墨量，最后通过视觉反馈数据回流实现持续学习的颜色闭环。
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