In-Sight 2800创新性地将AI技术与基于规则的传统视觉工具相结合，充分满足了制造商多元化的应用需求。
无论是进行存在/缺失检测、字符读取，还是执行高精度的产品特征分析，用户都能轻松完成设备的调试并确保其稳定运行。即便在反光、低对比度等复杂环境条件下，以及高速生产线的严苛要求中，In-Sight 2800依然能够展现卓越的适应性和强大性能。
以下为您呈现四个成功应用案例，这些案例展示了In-Sight 2800如何在汽车、电子、医疗及食品行业中显著提升效率与质量。
一、电动汽车行业：电驱部件防错检测
应用场景及需求
电动汽车电驱部件组装车间工序繁多，组装完成后需要对部件进行全检，确保各类型零件如O型圈、密封垫、轴补偿垫片等均组装到位，及时发现漏装、错装问题，保证产品出厂良率。
应用痛点
电驱部件换型频繁，换型后检测程序需重新调试，而调试过程繁琐且耗时长，降低整体生产效率。传统检测方式的稳定性和准确率也有待提升。
解决方案及使用效果
In-Sight 2800集成了AI和基于规则的工具，为多种防错应用提供了全面的解决方案。其中，ViDi EL Classify作为基于AI的边缘学习工具，通过少量图像即可高效完成机器学习训练，显著提升调试效率和识别准确率。同时，基于规则的工具支持灵活设置多个兴趣区域（ROI），使得系统能够自动、高效、稳定地检测电驱部件上的O型密封圈、密封垫和轴补偿垫片等关键部件，确保所有部件的正确安装，为生产线提供了可靠的防错保障。
