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我们提供视觉检测系统，使投资回报最大化，并根据现场环境和被检测对象进行量身定制。

我们不仅开发眼睛（图像处理控制器），还开发高速手（处理），以最大限度地提高其能力，提供低成本和高性能的系统。

图像处理控制器

'几乎和好的一样。视觉检测传感器，可以检测目前约有1,000套正在运行，包括以前的FIS-100和FlexInspector版本。

基本的检查方法是 "注册一个好产品的图像，如果它与图像相同，就是OK"。通过这种检查方法判断为合格的物品，保证是好的。

然而，好的产品总是有波动的，它们永远不会完全相同。出于这个原因，FIS-100有一个机制，对大量的好产品进行抽样，并 "统计 "确定好产品的范围。

高精度的物体是高精度的，松散的物体是松散的。
高精度区域有高精度，松散区域有松散。
这样的检查是可以实现的。

与定义缺陷的方法相比（用图像处理来定义缺陷，如果存在缺陷，就进行NG），到目前为止，它是最容易设置和可靠检测的，只需要准备好产品，而且用途更广。

与基于深度学习的人工智能相比，处理变异性的能力较弱=可靠性较高（头脑较硬），学习时间较短，操作简单，成本较低。最重要的是，它具有广泛的跟踪记录的优势。

为什么有这么多的重复用户是有原因的。

传统的视觉检查

▼ （例如："是"、"有"、"是"）。

在传统的'X-分类'检查中，几乎所有的产品都需要进行整体检查，以分出未检测到的▲。这并不值得付出自动化的代价。

ovit视觉检查

▼ （例如："是"、"有"、"是"）。

ovit视觉检查的 "0分拣"。一旦自动检查分出了好的项目，只有那些可疑的项目才需要重新检查。

传统FIS-200视觉检测传感器的AI功能增强版，补充了FIS-200的薄弱环节。

FIS-200对良好波动的容忍度很低，"波动中的缺陷 "要么被过度检测，要么无法检测到。AI（深度学习）被用来更正确地处理波动。

另一个弱点是，"需要良好的注册"。人工智能（深度学习）可以用来更容易和灵活地定义缺陷，目的是减少处理多种产品和表面所需的时间和精力。

目前，一些FIS-100用户正在考虑将其作为 "升级版 "推出。

通过视觉检查自动化，唯一可以 "超越 "的是检查速度。为了提高检查速度，需要快速的'手'。

Glamichan""是一种视觉检测系统，通过将待检物品转移到一个玻璃盘上，可以对物品的正面和背面进行检测，而不必将其翻转。它的目标是以最快的速度进行前后检查，每秒钟至少检查一件。

易于维护，可用于多种产品，可与FIS-200人工智能检测相结合。

视觉检查的自动化就应该这样做。我们的答案。

视觉检查的手动喂食方法。如果产品是好的，有声音通知。

眼睛和大脑由机器协助，而更灵活、更容易加速的 "手 "则由人处理。由于要检查的对象只需放在摄像头下，该系统可由老人和残疾人操作。

仅在一个表面上检查剥落。

自动化不能 "取代人"。如果它不能超越人，那就没有意义。
只有当这个领域为我们赚钱的时候，我们才会赚钱。
然后我们可以做更有趣的工作。

基于这一信念，我们计划和开发有趣的视觉检查设备。请随时与我们联系，以获得更多信息。