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铁路行业

|行业背景

铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业因其产品用途的特殊性，使得其对产品质量的把控较为严苛。现代此类企业多采用流水化作业，加快了作业的效率。在产品质检方面，往往还是采用人工作业，准确性和效率较难得到保障。

|行业应用

目前能够采用机器视觉和深度学习技术，对铁路行业产品的质量进行检测和把控。包括不限于：原料、装配件和外包装的检测。原料、装配件和外包装的检测类似于钢铁行业中的表面检测。由工业相机、光源、镜头及核心算法软件组成视觉识别部分，配合机电部分组成检测系统。同时也可配合机器人部件实现相关的动作。可对原料、装配件和外包装存在的问题，如脏污、划痕、破损、亮斑、崩边、形状异常等实时进行检测，数据易保存，识别效率高。

|可复制领域

铁路行业涉及的技术需求解决方案，亦可在有原料、装配件和外包装的检测需求环境中应用。