
AI 视觉自动识别破损与缺陷,搭配 AOI 复判降低过杀,稳定质量一致性。
建立专属 AI 视觉模型,从数据准备到部署管理,一站式完成 AI 落地流程。
满足多元 AI 视觉应用需求
集成图像分类、目标检测、图像分割、异常检测与缺陷生成技术,支持企业构建各类 AI 视觉模型。

识别图像整体内容,自动完成分类与标签管理。
精准定位目标物体,实时识别位置与数量。
精细区分图像区域,提升轮廓与特征识别精度。
用少量正常样本训练,自动找出异常与缺陷。
通过 AI 扩充缺陷样本,加速模型训练与优化。
覆盖质量检验、安全监控、生产管理与智能识别等应用,满足多元行业的 AI 视觉需求。

AI 视觉自动识别破损与缺陷,搭配 AOI 复判降低过杀,稳定质量一致性。

AI 视觉自动识别破损与缺陷,搭配 AOI 复判降低过杀,稳定质量一致性。

实时检测未佩戴防护装备、闯入危险区域等事件,降低安全生产风险与事故发生率。

自动识别作业流程与操作行为,实时提醒异常与流程疏漏。

通过 AI 车牌识别与车流分析,实时掌握停车状况与车辆动态。

实时识别布面瑕疵与断纱异常,减少不良品流出并提升生产质量。

自动识别腐烂、发霉与碰伤等缺陷,提升食品质量与检验效率。
通过自动标注、缺陷生成与图像检索等能力,帮助企业构建高质量 AI 视觉模型。

除手动标注外,内置 6 种 AI 自动标注:自动/快速分割、目标检测、VLM 文本提示检测、异常检测与视频目标跟踪,标注效率倍增。
集成图像预处理、数据增强与 AI 缺陷生成,提升数据多样性与质量,改善模型训练效果。
无代码训练分类/检测/分割/异常模型,提供性能分析、评估指标与数据集验证,助力持续优化直至可上线。
建立图像数据库实现“以图搜图”,支持 API 服务与批量检索,快速比对与匹配海量图像。
集中管理模型版本,一键部署并对整个图库批量推理,也可通过 API Token 对接现有系统。
集成数据处理、标注与模型训练流程,建立企业专属 AI 模型。
新建项目并选择视觉任务类型(分类、检测、分割或异常检测),各项目进度一目了然。创建项目AIWinOps × WinEdge
从数据来源到现场应用,完整串起 AI 视觉流程。
100% 私有化部署,完全掌控数据与算力
| 项目 | 版本 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 LTS (64-bit) 或更高版本 |
| NVIDIA GPU 驱动程序 | 535.154.05 或更高版本 |
| Docker Engine - Community | 20.10.17 或更高版本 |
| 项目 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | 12 核 Intel® Core™ i7-12700 处理器 | 20 核 / 40 线程以上,2 × Intel® Xeon® Silver 4210 处理器 |
| GPU | NVIDIA GPU 显存 12GB,CUDA 计算能力 7.5 | NVIDIA GPU 显存 16GB 以上,CUDA 计算能力 7.5 以上 |
| 内存 | 64GB | 128GB 以上 |
| 存储设备 | 512GB SSD + 1TB HDD | 1TB SSD + 4TB HDD 以上 |
| 接口 | USB 2.0 / 3.0(连接加密狗) | |



根据使用场景与预算,灵活选择授权模式
适用对象长期使用、数据敏感型企业
适用对象预算灵活、分阶段需求
适用对象预算灵活、分阶段需求