八月 2026
异常检测：仅使用良品样本进行检测
无监督异常检测如何发现您从未拍摄过的缺陷，为什么它适合有纹理和低产量的零件，以及经过训练的缺陷模型仍是更好选择的情况。
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洞察
博客与资源
AI驱动制造质量控制的洞察、最佳实践和行业趋势
八月 2026
检验回测：在上线前证明它有效
如何在上线前离线验证视觉配方：用已知零件测试、构建一个不会讨好自己的测试集，并对 AI 检验运行重复性研究，然后再让它把关生产。
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八月 2026
漏检与过杀:如何诚实地衡量一套视觉系统
准确率对检测工位来说是个错误的指标。漏检、过杀、良率和量具 R&R(重复性与再现性)才是质量工程师真正需要的数据,以及如何在系统上线前对其进行测量。
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八月 2026
机器视觉OCR：无需训练数据读取零件标记
AI OCR如何在没有训练图像的情况下读取序列号、日期代码和铸造零件标记，它在哪些方面优于基于模板的字符识别，以及仍然决定结果的表面条件。
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八月 2026
机器视觉中的零件对位：它能带来什么
为什么对位步骤能让您在工装上花费更少，学习型对位工具与基于边缘的模板匹配有何不同，速度模式在节拍时间上的代价是多少，以及何时可以完全跳过对位。
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八月 2026
机器视觉照明：技术、几何布局与如何选择
一份实用的机器视觉照明指南：六种照明几何、如何根据要找的缺陷来选择，以及为什么大多数失败的检测项目其实是照明问题却怪到了算法头上。
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八月 2026
全局快门与卷帘快门：检测该选哪一种
全局快门与卷帘快门的区别、为什么卷帘快门会让运动中的产品变形、频闪光源在什么条件下让卷帘快门可用，以及如何判断您的产线该选哪一种。
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八月 2026
机器视觉中的远心镜头：什么时候真的需要
远心镜头到底解决什么问题、与标准镜头有何不同、什么情况下透视误差让它成为唯一正确选择，以及什么情况下它只是一笔多余的开销。
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七月 2026
2026年Taco Bell环孢子虫疫情:鲜切生菜的检测盲区
CDC和FDA将2026年环孢子虫疫情与Taco Bell供应的切碎生菜(由Taylor Farms提供)联系起来,暴露了鲜切农产品人工检测的局限。了解光学AI检测能做什么、不能做什么,以及我们自己的叶菜基准测试结果。
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六月 2026
AI 视觉检测如何帮助制造商克服劳动力短缺
到 2033 年，美国制造业可能面临多达 200 万个空缺岗位。了解边缘 AI 视觉检测如何让制造商在不增加人员的情况下扩大质量产出。
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六月 2026
CMMC 与 NIST 800-171：国防制造商对 AI 检测的需求
CMMC Level 2 的截止日期为 2026 年 11 月 10 日。了解边缘 AI 视觉检测如何将 CUI 保留在您的边界内，并简化您的合规范围。
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六月 2026
边缘 vs. 云端 AI 视觉检测：为何工厂车间正在走向本地化
到 2026 年，大多数 AI 推理将在边缘运行。从延迟、数据控制、成本和可靠性等方面比较制造业的边缘与云端 AI 视觉检测。
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