友思特案例 | 锂电行业视觉检测案例集锦（四）
作为电动汽车和储能系统的关键上游产业，电池的性能与安全至关重要。本篇文章将介绍 锂电行业视觉检测案例 （四）：卷对卷设备中的极耳检测。利用深度学习解决方案检测卷对卷设备中极耳表面的缺陷。由此，解决了人工检测的问题，并建立了自动化视觉检测系统。
友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦 (三)
食品制造质量检测对保障产品质量稳定至关重要，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 （三）：Neuro-T 深度学习平台进行面饼质量检测，用于在油炸工序后、包装前检测不规则形状的面饼缺陷。这克服了以往抽样方法的局限性，最大程度减少了缺陷漏检情况。
友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦(一)
食品制造质量检测对保障产品质量稳定至关重要，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 （一）：Neuro-T深度学习平台进行肉类质量检测。以分析肥瘦比例，将产品分为合格和不合格两类，并计算面积大小，最终检验最终质量，确保了稳定质量，提高了产品可靠性。
友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦（二）
食品制造质量检测对保障产品质量稳定至关重要。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 （二）：Neuro-T深度学习平台进行红参等级分类。将深度学习视觉检测解决方案应用于红参的 X 光图像，根据内部空洞的密度对红参进行实时分级。这确保了分级的一致性，并实现了流程自动化。
友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦（四）
食品制造质量检测对保障消费者安全和产品质量稳定至关重要。本篇文章将介绍 食品行业视觉检测案例集锦 （四）：友思特Neuro-T深度学习平台进行包装密封检测，采用深度学习视觉检测解决方案，取代了基于目视和规则的包装密封缺陷检测方法。这一举措显著减少了漏检的缺陷情况，还实现了人力资源的更高效利用。
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。