苏州聚晟视自动化设备有限公司
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近期，苏州聚晟视自动化设备有限公司自主研发的通用型包装十面检测机顺利落地越南客户现场，并圆满完成设备安装、调试及现场检测验证工作，标志着公司在智能视觉检测设备领域的技术实力与产品应用能力再次获得海外客户认可。针对客户工装产品外观检测需求，本次落地的通用型包装十面检测机采用先进的机器视觉检测技术，可对产品进行多角度、全方位的外观检测，实现360°无死角视觉检测。设备能够对产品表面的多种外观缺陷...
近日，苏州聚晟视自动化设备有限公司（以下简称“聚晟视自动化”）迎来产业合作新成果。2026年7月，聚晟视自动化与阿丘机器人科技（苏州）有限公司正式达成战略合作关系，成为阿丘机器人科技（苏州）有限公司指定系统集成商。此次战略合作的达成，是双方基于技术优势、产业协同及市场发展需求，在优势互补、资源共享、合作共赢基础上的重要布局，也标志着聚晟视自动化在智能自动化系统集成领域的专业能力与行业认可度进...
为适配企业稳步发展战略，进一步优化生产与办公环境，提升客户服务及合作对接效率，苏州聚晟视自动化设备有限公司于2026年6月顺利完成整体厂区搬迁，正式启用全新经营场地，企业发展迈入新的阶段。即日起，公司全新办公及生产地址更新为：苏州市相城区黄桥经济总园A区20栋此次搬迁后，公司经营主体、业务体系及联系方式均保持不变，各项生产、销售及售后服务工作正常有序开展，全力保障新老客户合作顺畅衔接，为客户...
传统视觉检测的瓶颈：每一秒都是成本在机器视觉检测领域，传统的拍照方式多年来一直采用“停拍”技术：当检测样品运动到指定拍照位置时，设备必须完全停止运动，此时相机触发拍照，待相机完成拍照、图像采集和数据处理后，才能重新启动进入下一工序。这种拍照模式的实现方式和运动控制比较简单，看似比较稳妥，但在高速生产的今天已成为效率的桎梏。每次启停不仅增加设备磨损，更会造成20%-40%的生产效率损失。尤其在...
近日，聚晟视公司正式发布全新一代通用型包装十面检测机，专为餐包、工包及多领域纸塑制品量身打造，以“全能检测、精准高效”为核心，全面覆盖食品、医疗、工业包装等行业的智能化质检需求。该设备凭借创新技术架构与柔性化设计，成为当前纸塑制品自动化检测领域的标杆产品。技术突破：高精度矩阵相机与AI算法双驱动聚晟视通用型包装十面检测机采用11颗高精度工业相机组成的多维度拍摄矩阵，结合明场与暗场双光源系统，...
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在追求零缺陷的工业自动化时代，视觉检测技术已成为生产线上的“超级质检员”。从微小的电子元件到庞大的汽车车身，各类算法各显神通。本文将对各类工业视觉检测算法进行一一解释。工业视觉检测算法可以分为以下几类：1、传统图像算法：特征工程：通过分析图像的灰度值、方差、均值、颜色、形状、轮廓、面积等特征来检测缺陷。模板匹配：使用预设的图像模板与待测图像进行比较，以识别缺陷。2、计算机视觉算法（CV算法）...
2017-06-22
随着各种技术的改革更新，我国的工业产业发展趋势持续向好，在经济发展中一直处于重要的地位。经过多年沉淀，随着科技的更新迭代，我国科技创新发展带来了一系列高科技高智能高效率的应用技术，同时这些技术也运用到了工业的生产发展中。如今的工业不再依附于密集的人类劳动力，而是转而向技术型、知识型发展同时生产效率的提升和创新的能动性逐渐成为推动工业发展的主要动力。特别是在互联网、移动互联网高度覆盖的环境中，...
2017-06-22
工业4.0时代，随着人工智能技术的不断升级，作为其感知智能领域之一的机器视觉也实现飞速发展。在国家政策的对产业发展的加持下，我国在机器视觉技术等方面实现重大突破，且预计到2025年，其市场规模将达到349亿元，行业发展前景广阔。机器视觉是机器设备收集、理解信息的主要途径，作为实现智能制造的关键技术之一，其能够大幅提升生产制造的效率，并随着工业自动化技术的不断发展，实现了其在3C电子、新能源、...
2017-06-22
专注自动化视觉AI智能检测解决方案
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当机器睁开“双眼”，它们如何理解眼前纷繁复杂的世界？视觉算法，正是赋予机器感知、解析视觉信息的核心技术。它不仅种类多样，更以惊人的速度重塑着我们的生活和工作方式。下面，让我们一同探索视觉算法的核心分类与广阔天地。一、机器”看”什么？——处理对象的维度1. 光度视觉：像素的魔法师任务核心：提升原始图像质量，处理“光线”层面的信息。施展魔法：在昏暗光线下拍出清晰照片（图像降噪），让褪色老照片焕然...
机器视觉与瑕疵检测概述在现代工业生产中，产品质量的把控至关重要。瑕疵检测作为保证产品质量的关键环节，其检测的精度和效率直接影响着企业的生产效益和市场竞争力。传统的瑕疵检测主要依靠人工进行，然而，人工检测存在诸多弊端。在当前大批量工业自动生产过程中，人工检查产品质量效率过低且精度不高，检测人员容易疲劳，还容易出现瑕疵漏检的情况，难以满足现代高速生产系统的要求。机器视觉技术的出现为瑕疵检测提供了...
传统检测方法的困境与AI深度学习算法的曙光在制造业的发展进程中，产品质量始终是企业生存和发展的关键因素。缺陷检测作为确保产品质量的重要环节，其重要性不言而喻。传统的缺陷检测方法主要依赖于人工视觉、传感器和机械检测等方式。然而，这些方法存在着诸多弊端。人工目视检测不仅效率低下，而且检测人员容易因疲劳而出现错误，导致误判率升高。同时，人工检测难以适应大规模生产的需求，可扩展性较差。传感器和机械检...
2025-08-05
2025-08-04
2025-08-03
2025-08-02
2025-08-01
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