友思特案例 | 医疗设备行业视觉检测案例集锦（四）
医用管壁的微小针孔或污染物若被遗漏，将直接导致患者感染等严重风险。这些缺陷肉眼难以察觉，使得精准视觉检测成为关键。某制造商采用友思特深度学习视觉系统，实现了对医用管侧壁微小缺陷的高速、实时自动化检测，为生产线提供了可靠的安全保障。
友思特案例 | 医疗设备行业视觉检测案例集锦（三）
血糖检测试剂盒的准确性依赖碳电极上酶液的均匀涂覆，涂层瑕疵会导致测量误差。因此，生产中的精准检测至关重要。某制造商（C公司）采用友思特深度学习视觉系统，高效检测生产过程中的涂层不均匀问题。该系统提升了检测可靠性，有效保障了产品质量与生产效率。
友思特案例 | 医疗设备行业视觉检测案例集锦（一）
滴眼液产品质量直接关系眼部健康，检测疏漏可能引发健康风险并损害企业声誉。某滴眼液生产公司（A公司）采用友思特深度学习视觉检测技术，在生产中自动检测气泡等关键缺陷。该方案有效弥补了人工检测的不足，显著降低漏检率，在提升质量可靠性的同时，也节约了人力和时间成本。
友思特案例 | 医疗设备行业视觉检测案例集锦（二）
导管钻孔穿孔检测直接关乎患者安全，检测疏漏可能导致有缺陷的导管流入市场，引发健康风险，并严重损害企业声誉与信任。以某金属制造企业（B公司）为例，其采用友思特基于深度学习的视觉检测方案，替代原有人工方式，实现了对导管微穿孔缺陷的快速、稳定检测。该方案使检测速度与生产节奏同步，在提升效率的同时确保了质量控制。
友思特应用 | 模型链接一应俱全：IC多类别视觉检测一站式解决方案
高精度IC制造工艺需要对产品进行全方位检测以保证工艺质量过关。友思特 Neuro-T 通过调用平台的流程图功能，搭建多类深度学习模型，形成了一站式的视觉检测解决方案。本文将为您详述方案搭建过程与实际应用效果。
友思特案例 | 让笔划浮动：无代码的深度学习实现多领域的字符检测
提取多种多样字符的信息有利于在日常生活和工业生产中落实标准化和规范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于无代码深度学习算法，轻松实现了精准高效的字符检测。
友思特应用 | 高精度呈现：PCB多类型缺陷检测系统
PCB等电子产品的精密生产制造过程中，往往需要将缺陷问题100%高精度暴露。友思特 PCB 多类型缺陷检测系统，借由Neuro-T深度学习模型自动排查全部微小缺陷，为工业 PCB 生产制造提供了先进可靠的质量保障。
友思特应用 | 描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案
深度学习模型帮助工业生产实现更加精确的缺陷检测，但其准确性可能受制于数据样本的数量。友思特 Neuro-T 视觉平台克服了数据缺乏状况的困难，通过零代码设置GAN模型和无监督学习模型，轻松实现缺陷图像的标注、绘制和导出。
友思特产品 | Neuro-R：快速部署实时推理API
友思特Neuro-R集成了各种API，快速融合和预处理图像，使对目标的推理速度满足实际生产需求，实现深度学习算法与工业相机的结合，形成了完整的视觉检测解决方案。
友思特产品 | Neuro-T： 零代码自动深度学习训练平台
友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。