简介

东莞普视智能科技有限公司深知，质量的产品不仅需要**的技术，更需要完善的售后服务支撑，因此针对看样台建立了覆盖 “售前、售中、售后” 全生命周期的服务体系，为企业提供***保障。在售前阶段，普视智能的技术团队会深入了解企业的生产需求与质检痛点，根据企业的产品类型、生产规模、工艺特点，为其定制专属的看样台应用方案，包括设备型号选择、检测流程设计、生产线对接方案等，并提供**的技术咨询与方案演示，确保企业充分了解看样台的功能与优势。在售中阶段，普视智能会安排专业的安装调试团队，负责看样台的现场安装、参数校准与生产线对接，同时对企业操作人员进行一对一的技术培训，内容涵盖设备操作、日常维护、简单故障排查等，确保设备能够快速投入使用。看样台助力视觉检测，提升样品观测效率，适配多种检测场景。青海细致看样台

在手机、平板等电子设备的组装和维修过程中，这款看样台对小型电器元件的检测作用很大，像屏幕连接器、电池接口、内存条插槽这些精细元件，都能靠它排查隐患。这些元件的引脚非常细，有的比头发丝还细，稍微有点弯曲或氧化，就可能导致设备接触不良，比如手机屏幕闪屏、电脑开不了机。但用肉眼根本看不清这些细微问题，而这款看样台的高清成像功能，能把引脚放大几十倍，哪怕是0.1毫米的弯曲，或者引脚表面轻微的氧化发黑，都能清晰显示出来。它的光源设计也很灵活，有多种颜色可选，比如检测金属引脚时，用红色光源能更突出氧化痕迹；检测接口内部时，用白色光源能让细节更清晰，工作人员可以根据元件特点自由切换。检测时也不用拆解设备，只需把元件取下来放在载物台上，载物台会缓慢移动，让元件的每个角度都能被检测到，避免遗漏死角。对于电子设备维修店的师傅来说，有了这款看样台，能快速找到设备故障的原因，比如手机充电没反应，通过检测充电接口，就能判断是接口引脚弯曲还是氧化导致的；对于组装厂来说，能提前筛选出不合格的元件，避免把有问题的元件装到设备里，减少后续返工成本，提高了电子设备的生产和维修质量。 青海快速切换规格看样台简介视觉检测用看样台，提升样品查看便捷性，适配多样检测需求。

标签印刷作为印刷包装行业的细分领域，其产品具有图文精细、尺寸小巧、批次量大等特点，对质检精度的要求极高，而东莞普视智能科技有限公司的看样台，凭借***的微小图文检测能力，成为标签印刷企业的**质检设备。在标签印刷检测中，看样台首先通过高分辨率光学成像系统捕捉标签的微小细节 —— 其搭载的 2000 万像素工业相机，可实现 0.01mm 的图像分辨率，能够清晰呈现标签上的微小文字、精细图案及二维码等信息，避免因图像模糊导致的缺陷漏检。例如，在检测药品标签上的二维码时，看样台可精细识别二维码的每个模块，判断是否存在缺失、变形等问题，确保二维码的可识别性，符合药品包装的严格标准。

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，针对印刷包装企业的质检需求，开展技术攻关：例如，为解决传统检测设备对复杂背景下缺陷识别困难的问题，团队研发了基于注意力机制的深度学习算法，使看样台能够自动聚焦产品的关键区域，忽略背景干扰，大幅提升了缺陷识别的准确性；为提升设备的检测速度，团队优化了图像处理的并行计算架构，将看样台的图像分析速度提升至每秒 30 帧以上，满足高速生产线的检测需求。面对标签印刷微小图文，普视看样台以 0.02mm 套印精度，把控二维码识别质量。

看样台的光源模块采用 LED 节能光源，使用寿命长达 5 万小时，不仅减少了光源更换频率，降低了耗材浪费，还避免了传统荧光灯含汞物质对环境的污染。此外，看样台的数字化检测模式替代了传统的人工目视检测，减少了人工质检过程中对产品的反复搬运与翻动，降低了产品在质检环节的损耗率；同时，其生成的电子质检报告可替代传统的纸质报告，减少了纸张使用，助力企业实现 “无纸化办公”。在某包装企业的应用案例中，引入看样台后，企业每年减少纸张浪费约 2 吨，降低能耗成本约 1.5 万元，既实现了经济效益的提升，又践行了绿色生产理念。普视智能通过将环保理念与技术创新相结合，让看样台成为推动印刷包装行业绿色转型的重要力量。普视智能看样台搭载自研 AI 算法，可自动分类图文偏移、墨点等数十种印刷缺陷。青海快速切换规格看样台简介

视觉检测场景选看样台，助力高效完成样品观测，优化检测流程。青海细致看样台

在印刷包装质检领域，传统质检设备往往存在功能单一、精度有限、适应性差等问题，而东莞普视智能科技有限公司的看样台，通过技术创新实现了对传统设备的多方面超越，重新定义了行业质检标准。从检测精度来看，传统设备大多采用固定阈值的图像比对方式，对微小缺陷的识别能力较弱，例如对 0.2mm 以下的墨点难以检测，而看样台凭借深度学习算法与高分辨率光学系统，可精细识别 0.1mm 级别的缺陷，检测准确率达到 99.8% 以上，远超传统设备 90% 左右的平均水平。青海细致看样台