图像处理中的实际应用示例

人工智能支持的质量控制：如何通过 uEye XCP 的“auros for quality”可靠地检测高反射金属组件上的最细微表面缺陷。

基于预训练机器学习（preML）与IDS uEye XC的灵活AI检测：实现快速集成、无代码训练及制造商制造过程中的精准质量控制。

两台uEye XC相机配合人工智能算法，实现了二手服装的精准分拣。

工业 4.0 技术人员培训：德国学生制造分拣机，体验图像处理和人工智能的自动化。

借助人工智能和 uEye CP 工业相机，精确自动记录轮渡乘客人数。

(用于测量水体的（半）自主水面舰艇，配有集成式 uEye FA 相机，可绘制河流和湖泊的 3D 地图。

智能且快速集成：用于机械臂的AI视觉自动化解决方案可大幅缩短制造任务的周期。

基于图像的自动化检测系统优化了刚性内窥镜的质量保证和控制，提高了患者的安全性。

配备Ensenso 3D相机的自动驾驶机器人辅助系统自动放置带纱线卷筒的筒子架上。

IDS uEye+工业相机助力智能机器人自动除草，避免使用除草剂

配备GigE工业相机的自动多摄像头系统根据30多种标准来检查枝桠材的尺寸和表面

结合了自主视觉引导抓取技术与共享触觉控制技术的机器人系统，可在危险环境中处理复杂任务。

通过集成3D图像处理的自动码垛，可以最大限度地提高无人仓库的灵活性和效率。

对海鱼样本进行自动化光学检测，以确定海鱼体内可能含有的寄生虫的活力

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在KIT研究所内，科学家们正在对配备Ensenso 3D相机学习自主完成任务的机器人开展研究。

使用配备Ensenso 3D相机的自动化检测系统确保汽车行业压铸零部件的质量。

在汽车行业中应用Ensenso 3D相机，对泡沫零件进行自动裁边，以保证质量。

在3D检测单元中集成Ensenso N35相机，实现对产线零件的全自动检测，提高制造业的生产效率。

对表面组装的印刷电路板进行首件检验(FAI)——借助USB 3.0相机技术实现自动化解决方案。