友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦（五）
食品制造质量检测对保障产品质量稳定至关重要，覆盖原材料至成品全阶段，含过程中检测与成品包装检测。近年人工智能深度学习正日益融入食品生产。 本篇文章将介绍 食品行业视觉检测案例集锦 （五）： 公司在豆腐保质期印刷缺陷检测中引入了Neuro-T深度学习技术，清晰检测出打印错误，并减少了因错误的缺陷判断而丢弃正常产品的问题。
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。
友思特方案 | 如何在嵌入式平台上部署高光谱相机
高光谱相机在嵌入式平台部署面临通信、海量数据处理及多平台兼容性挑战。友思特eBUS软件提供专属解决方案：eBUS Receive实现传感器与嵌入式ARM平台（如Jetson、树莓派）的低功耗便捷集成；eBUS Edge则将设备转换为标准GigE Vision/GenICam设备，实现处理结果的协议打包与传输。
友思特方案 | 如何提高3D成像设备的部署和设计优势
3D机器视觉市场涵盖多种成像技术，在物体检测、深度测量与自动化决策中发挥关键作用。当前系统集成与成本控制是主要挑战。eBUS Edge等软件方案通过支持GigE Vision与GenICam标准，实现设备即插即用、降低开发复杂度与硬件依赖，助力构建高性价比、易集成且实时性强的3D视觉系统，推动其从高端走向主流应用。
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。