工业 AI · 执行监控智能体
基于多模型协同的视觉感知算法体系，采用YOLO 系列目标检测模型，实现对人员、设备、状态的实时识别，结合 PARE 3D 人体姿态估计算法对人员动作、工况姿态进行精细化分析。并引入 OWL（开放词汇目标检测）支持跨场景、跨类别的灵活目标理解，提升系统在复杂工业环境下的泛化能力。 使用 EfficientViT-SAM 等高效视觉分割模型，实现对关键区域、作业对象的精准分割与结构化表达，为后续工艺判断、状态分析和决策优化提供高质量视觉输入数据。基于多场景自适应视觉计数算法，针对规则摆放、不规则放置及动态输送等生产场景，实现零件数量的自动识别与实时统计。
技术专业团队
产品品种
月加工量能力
Corporate Culture
一机一手一系统
系统
机械手可以实时判定模板位置做提前下行并跟随，缩短模内取出时间。
开模终点位置变更时，机械手会自动识别位置(位置补正)，提高机械手埋入或取件的稳定性。
机械手可以实时判定模板位置做提前下行并跟随，缩短模内取出时间。
开模终点位置变更时，机械手会自动识别位置(位置补正)，提高机械手埋入或取件的稳定性。
Solution Architecture
TPC-BEE系统方案
系统
机械手可以实时判定模板位置做提前下行并跟随，缩短模内取出时间。
开模终点位置变更时，机械手会自动识别位置(位置补正)，提高机械手埋入或取件的稳定性。
机械手可以实时判定模板位置做提前下行并跟随，缩短模内取出时间。
开模终点位置变更时，机械手会自动识别位置(位置补正)，提高机械手埋入或取件的稳定性。
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