在引入机器视觉前，这家年产能500万套精密部件的企业，正遭遇智能制造升级的“关键梗阻”。其生产的齿轮、连接器、模具配件等产品，需完成点点间距、节距、直径、角度等多维度测量，传统模式的痛点愈发凸显：

• 效率卡脖子：人工使用千分尺、投影仪测量，单件平均耗时20秒，高峰时3条产线需12名检测员轮班，仍跟不上自动化生产线的节奏，每天积压待检产品超2万件。

• 精度不稳定：熟手测量误差约±0.01mm，新人易因操作手法差异导致偏差，仅齿轮节距超差一项，每月返工损耗就达80万元。

• 柔性适配难：客户订单多为小批量多品种，切换产品型号时，人工需重新学习测量标准，换产调试至少耗时2小时，严重影响交付效率。

方案优势：适配智能制造升级需求

1. 软硬件深度协同：搭载500万-2000万像素工业相机、远心镜头及可调光源，配合自主研发AI算法，硬件性能可按需升级，软件支持可视化操作，无需编程基础。

2. 灵活部署适配：①单机部署（0.5㎡占地，即插即用）；②流水线集成（自动上料-检测-分拣闭环）；③多设备联网（总部实时监控多产线数据），适配不同规模智能制造场景。

3. 数据智能联动：自动存储测量数据，生成质控报表与趋势曲线，无缝对接MES/ERP系统，为生产工艺优化提供数据支撑，实现“检测-分析-优化”闭环。

选对方案比砸钱更重要。”结合自身经验，李总总结了选择工业机器视觉方案的核心标准：一是功能全覆盖，确保点点、直径、角度等核心需求一步到位；二是AI算法硬，能适配复杂环境、自动修正误差；三是服务有保障，从调试到运维全程有人跟进。