无人驾驶视觉系统解决方案

                         明青AI视觉：助力企业打造高效生产新范式。

             在制造业智能化转型趋势下，明青AI视觉通过技术创新为企业提供高效生产力工具。基于深度学习算法与工业场景深度融合，系统可完成复杂环境下的准确识别与实时分析，帮助企业实现生产流程的智能化升级。在电子制造领域，该系统辅助元器件高精度缺陷检测，相较传统人工目检效率大幅度提升，并降低误检率；在食品包装环节，系统可以让商品分拣系统实现更快的缺陷检测，有效降低人工成本，以及产线停机时间。明青AI视觉解决方案适配工业相机、智能传感器等标准硬件，支持柔性部署。

          系统内置自学习算法，可根据企业实际需求持续迭代，在保障数据安全的前提下，实现质量控制、过程追溯、设备预测性维护等全场景覆盖。目前已在多个行业得到应用。

          我们以技术创新推动产业升级，助力企业构建更智能、更可靠的生产体系，在提质增效的可持续发展道路上稳步前行。 多模态视觉算法，适配复杂场景需求。无人驾驶视觉系统解决方案

           明青智能端-边-云架构：准确与能效的工程实践

        在智慧工厂、智慧交通等高实时性场景中，单一计算层难以兼顾识别精度与能耗效率。

        明青智能采用端-边-云分层决策架构，构建场景适配的计算链路：端侧设备执行轻量化预处理（＜50ms延时），边缘节点完成80%高频次检测任务，云端集中处理长周期数据分析与模型迭代。

        比如高速公路缺陷（抛洒物、裂缝等）检测，因为巡检车速度很快，且有些缺陷必须立刻上报，以尽可能避免交通事故的发生，就需要利用边缘计算设备实时识别出比较大的坑槽、抛洒物等情况，但裂缝厚度、长度等测量，则放到云端系统计算，实现识别及时性和准确性、系统成本和效率的统一。

      我们提供分层架构的灵活组合方案：在“端”级，提供AIlooker系列智能摄像头完成各种识别任务，在“边”级，提供自研的单体智能盒，同时支持多种边缘硬件适配；在“云”端，提供云端识别平台，实现大规模、复杂识别任务。          明青智能已在多个场景，采用该架构的实现好很好的识别效果，完整技术方案可联系技术团队获取。 工业AI视觉自动检测系统方案定制明青AI视觉系统，无接触式数据采集，避免生产线干扰。

                  明青AI视觉方案：赋能企业自主构建专属模型。

           企业无需投入高昂成本组建专业AI团队，也能高效开发定制化视觉识别能力。明青AI视觉方案的优势在于，提供自标注与自训练一体化模块，企业可直接在明青提供的成熟算法基础上，使用内置的易用工具，自主完成：

         --数据标注：在自有安全环境中标注业务相关图像/视频；

        --模型训练：利用明青优化的训练框架，基于标注数据微调或训练专属模型；

        --模型迭代：根据实际应用反馈，持续优化模型性能。该方案大幅降低了企业应用AI的技术门槛和人力成本。       企业无需高薪供养专门的深度学习开发团队，即可快速构建高度匹配自身业务场景（如特定产品质检、内部流程监控等）的准确识别模型，实现智能化升级的自主可控与高效落地。

                              明青AI视觉检测系统：解决鞋业质检随机性难题。

           在鞋类制造中，缺陷检测面临多重随机性挑战：材质反光差异、纹理干扰、不规则瑕疵（如划痕、开胶、污渍）等传统算法难以稳定识别的问题。

          明青AI自主研发的多尺度动态学习架构，针对性突破复杂场景下的视觉检测瓶颈。

          技术竞争力解析：1.多模态特征融合系统集成可见光、结构光等多源数据，通过动态权重分配算法，准确区分反光、褶皱等干扰信号与真实缺陷，避免过检/漏检。2.小样本自适应迭代针对新材质、新工艺导致的未知缺陷类型，支持只需少量样本快速建模，模型迭代周期大幅度缩短，适应产线灵活调整需求。3.实时抗干扰优化内置环境光补偿模块与运动模糊修正算法，实现高检出率，低漏检率。

         目前，明青AI已在国内头部鞋企落地应用，降低了质检人工成本，并明显提升了缺陷追溯效率。

        我们专注为制造场景提供高鲁棒性、低维护成本的视觉解决方案，助力企业攻克质检不确定性难题。 明青AI视觉：让机器看懂人眼所见。

                                 明青AI视觉方案：自研神经网络模型，助力工业智能化。

       明青AI视觉方案基于自主研发的深度神经网络架构，通过创新模型设计与持续优化，为工业场景提供高精度、高泛化性的视觉检测能力。

         方案采用多模态特征融合技术，相较传统算法对复杂场景有更好的适应性。可以实现微小缺陷的稳定识别，以及区分随机性非常大的瑕疵，检测准确率高，且识别速度更快。针对产线动态变化，模型内置快速学习和迭代机制，可在不中断生产的情况下完成参数迭代；仓储场景中，模型通过轻量化设计，在低算力设备上仍保持很高的定位精度，大幅提升了分拣效率。

        该神经网络架构已在纺织、汽车零部件、智慧城市领域落地应用，并持续进化，助力企业不断提升检测精度与运营效率。 明青智能，AI视觉方案的可信选择。自动检测和识别系统集成商

不卖概念，只做经得起客户检验的AI。无人驾驶视觉系统解决方案

                                       明青智能：让工业经验不再流失

       在制造业，很多情况下老师傅的“手感判断”是品质保障的关键，却难以量化传承。

      明青智能通过AI视觉技术，系统性记录、拆解并转化人工经验，构建可迭代的数字化标准。

      我们如何实现经验传承？

       1.现场作业数字化：记录老师傅的检测逻辑、关注点与容错阈值

       2.动态参数适配：根据具体场景情况调整参数

       3.知识持续沉淀：新员工通过缺陷案例库快速掌握判断标准

        比如说养殖行业生猪估重，用AI技术，可以实现和老师傅一样的效果，且可以无限复制。

       不同于简单替代人工，我们致力于：

          -保留人机协作接口，AI辅助而非完全接管

         -生成明确的检测逻辑图谱，消除技术黑箱

         -不断更新经验数据库，与企业共同进化

       您多年累积的宝贵经验，值得被系统化守护与传承。 无人驾驶视觉系统解决方案