康耐視In-Sight SnAPP視覺傳感器，憑借其卓越的性能和出色的易用性，能輕松應對不同行業的檢測需求。其小巧的硬件尺寸易于安裝，用戶友不不軟件界面方便操作，依托基于AI的邊緣學習技術和強大的圖像分析能力，其能高效且準確地完成檢測任務，為行業樹立了新的檢測標桿。
醫療行業
輸液套件滾輪有無檢測
應用場景及需求
滾輪結構是醫用輸液套件中的必要組件，用以調節輸液速度，保證輸液效果及輸液過程的安全。缺少滾輪結構的輸液套件被認定是不合格品，必須嚴格篩選以避免流向客戶端。
應用痛點
由于滾輪顏色與輸液套件整體顏色相近，對比度較低，給傳統視覺檢測方案帶來了極大挑戰。傳統視覺檢測方案在檢測時經常判定失誤，難以保障產品質檢要求。
解決方案及使用效果
康耐視In-Sight SnAPP通過基于AI的二元分類器工具集，實現了對滾輪存在/缺失的精準檢測。即使在低對比度環境下，內置的AI算法也能快速識別并準確判斷滾輪是否缺失。此外，In-Sight SnAPP的引導式設置，能讓用戶在短時間內即可構建出高效、穩定的檢測系統，確保產品質量與安全性。
*In-Sight SnAPP檢測效果
服裝行業
拉鏈頭基材完整性檢測
應用場景及需求
拉鏈是服裝行業的常見備件，拉鏈頭基材表面外觀無瑕疵是維護服飾品牌形象的關鍵之一。因此，對拉鏈頭基材進行完整性檢測是不可或缺的環節。
應用痛點
在高速流水線上，拉鏈頭數量眾多，且基材小巧，瑕疵位置不固定，給檢測帶來了極大難度。同時，高檢測效率與準確率的平衡也是一個重大挑戰。
解決方案及使用效果
In-Sight SnAPP憑借其小巧的尺寸，可以輕松安裝在產線進料口的上方，配合外部光源打亮基材，僅僅通過幾個示例圖像的簡單訓練后，該系統即能出色地應對500mm/s流水線速度下，拉鏈頭基材瑕疵大小和位置均不確定的復雜情況，在不漏檢的同時，保證了檢測效率和準確率。
*基材無瑕疵
*基材有劃痕
隨著自動化和智能化趨勢演進，In-Sight SnAPP正加快落地在不同類型的應用場景，持續滿足千行百業客戶對產品、零件或包裝的檢測環節提出的更高效率、更高準確度、更高性價比的需求。
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