在工序适配方面，看样台可根据印刷包装企业的生产流程进行灵活部署，无论是离线抽检还是在线全检，都能通过模块化设计实现快速适配 —— 离线模式下，看样台可作为专门的质量复核平台，对重点产品进行精细化检测；在线模式下，其可与生产线同步运行，实现产品的实时检测与缺陷剔除。此外，针对小批量、多批次的定制化生产需求，看样台支持快速参数调取与模型切... 【查看详情】

东莞普视智能科技有限公司的看样台之所以能成为工业视觉检测领域的榜样产品，离不开其背后由李博士带领的主要研发团队的技术支撑。该团队成员均为机器视觉领域的专业人士，平均拥有 8 年以上的研发经验，深耕机器视觉、深度学习、自动控制等前沿技术，具备深厚的理论功底与丰富的实践经验。在看样台的研发过程中，李博士团队始终以 “解决行业痛点” 为导向，针... 【查看详情】

自东莞普视智能科技有限公司的看样台推向市场以来，凭借其高精度、高适配、高智能的产品特性，赢得了广大印刷包装企业的认可与好评，成为行业内的口碑之选。从市场反馈数据来看，目前已有超过 200 家印刷包装企业引入看样台，涵盖柔性包装、标签印刷、食品包装、药品包装等多个细分领域，客户满意度达到 95% 以上。某大型柔性包装企业负责人表示：“引入普... 【查看详情】

药品包装的质量安全直接关系到药品的有效性与安全性，因此药品监管部门对药品包装的检测制定了严苛的标准，而东莞普视智能科技有限公司的看样台，凭借精细的检测能力与合规的检测流程，成为药品包装企业满足行业标准的重要设备。在药品包装检测中，看样台首先针对 “密封性” 这一主要指标进行检测 —— 药品包装的密封性不佳会导致药品受潮、氧化或受到微生物污... 【查看详情】

在践行使命的过程中，普视智能还秉持开放共享的理念，通过看样台的技术输出，带动了产业链上下游企业的协同发展 —— 例如，普视智能与原材料供应商共享看样台的检测数据，帮助供应商优化原材料质量；与设备制造商合作，将看样台的检测技术融入生产线设计，打造一体化的智能生产解决方案。此外，普视智能还将安全、环保与社会责任融入看样台的研发生产中，通过技术... 【查看详情】

看样台具备智能辅助功能，可帮助操作人员解决检测过程中的常见问题：当检测精度出现波动时，系统会自动提示 “光学镜头清洁”“光源亮度校准” 等可能的原因，并提供分步操作指南；当出现新的缺陷类型时，系统支持 “缺陷样本学习” 功能，操作人员只需拍摄几张缺陷样本图片，看样台即可通过自主学习更新算法模型，实现对新缺陷类型的识别。此外，看样台还支持远... 【查看详情】

针对标签印刷中常见的套印不准、颜色不均、墨层厚度异常等缺陷，看样台采用多维度检测算法进行精细判断：套印检测方面，其通过图像配准技术计算不同颜色图层的偏移量，精度可达 0.02mm，远超行业 0.1mm 的标准；颜色检测方面，看样台内置标准色卡数据库，可实时比对标签颜色与标准色的差异，ΔE 值控制在 0.3 以内，满足**标签的颜色一致性要... 【查看详情】

印刷包装行业的工艺复杂性体现在材质多样、工序繁杂、产品品类丰富等多个方面，而东莞普视智能科技有限公司的看样台，凭借强大的多场景适配能力，成为应对这些复杂性的 “全能选手”。首先，在材质适配方面，看样台针对不同包装材质的光学特性，开发了专属的图像采集与分析方案：对于透明薄膜类包装，其采用偏振光成像技术，可有效消除薄膜反光对检测的干扰，精细识... 【查看详情】

东莞普视智能科技有限公司的看样台之所以能实现高精度、高稳定的检测性能，与其优越的硬件参数配置密不可分，每一项硬件参数的选择都经过严格的技术验证，为设备的检测能力奠定了坚实基础。在光学成像系统方面，看样台搭载了 2000 万 - 5000 万像素的工业相机，可根据检测需求选择不同分辨率的相机 ——2000 万像素相机适用于常规图文检测，图像... 【查看详情】

在玩具生产厂，这款看样台对玩具电机、LED灯珠、线路板这类电器元件的检测很有必要，能帮助厂家把控儿童玩具的质量安全，避免因元件问题导致安全事故。儿童玩具的使用人群特殊，元件质量要是不过关，后果很严重，比如玩具电机的外壳有裂痕，内部零件可能会掉出来，被孩子误食；LED灯珠的引脚弯曲，可能会导致电路短路，引发火灾风险。但这些元件个头小，安... 【查看详情】

团队还注重技术的创新与迭代，定期跟踪全球机器视觉领域的新的技术动态，将前沿技术成果融入看样台的升级中 —— 例如，新的版本的看样台引入了 “数字孪生” 技术，可构建生产线的虚拟模型，通过虚拟仿真优化检测流程，提前预判可能出现的质量问题。除了技术研发，李博士团队还深度参与看样台的场景落地工作，亲自带队前往企业生产现场，了解实际生产中的问题与... 【查看详情】

东莞普视智能科技有限公司的看样台之所以能成为工业视觉检测领域的榜样产品，离不开其背后由李博士带领的主要研发团队的技术支撑。该团队成员均为机器视觉领域的专业人士，平均拥有 8 年以上的研发经验，深耕机器视觉、深度学习、自动控制等前沿技术，具备深厚的理论功底与丰富的实践经验。在看样台的研发过程中，李博士团队始终以 “解决行业痛点” 为导向，针... 【查看详情】