核心能力
工业视觉
AI缺陷检测、OCR识别、尺寸测量
智能制造
数字工厂、设备联网、生产优化
AI算法
深度学习模型训练与部署
产品中心
ZO-403X运动控制器｜多轴运动控制与工业通讯一体化控制器
ZO-403X运动控制器是一款集16路IO输入、8路IO输出、2路开关输出、RS232、RS485、以太网、3轴脉冲输出及编码器接口于一体的多功能运动控制器，支持4轴脉冲输出定制，兼容GRBL数控控制，并支持软件程序定制，适用于CNC数控设备、雕刻机、切割机、多轴运动平台及非标自动化设备。
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汽车座椅通风加热ECU
**汽车座椅通风加热ECU**是一款面向汽车座椅热舒适系统的专用控制单元，集成**CAN/LIN通讯、通风控制、加热控制及NTC温度检测**功能。 产品支持**4路通风输出、4路加热输出及2路通风电机控制**，并配置**双NTC测温接口及通风/加热OneKey输入**，满足汽车座椅多区域通风、加热及智能温控需求。
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汽车座椅按摩控制器ECU
汽车座椅按摩控制器ECU是一款面向智能座椅气动按摩系统的专用控制单元，集成CAN/LIN通讯、气泵控制、气压检测及多通道电磁阀控制，支持气袋保压与记忆功能。 产品支持2路气泵输出、10路单控按摩阀及10路双控保压阀，可实现多区域、多模式气动按摩，并支持部分阀路定制。产品同时支持软件协议栈、LDF矩阵及项目定制开发，可根据不同车型和座椅按摩方案进行软硬件适配。
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内镶贴片式滴灌带智能生产线 AI视觉检测项目
本项目面向**智慧农业节水灌溉装备制造**，建设集**自动化生产、AI视觉检测、边缘AI计算、工业数据采集及MES管理**于一体的智能生产线。 通过整合原料加工、滴头贴片、自动打孔、AI视觉检测、收卷打包等设备，实现滴灌带全流程自动化生产；利用工业相机与NPU边缘AI平台，实现产品缺陷在线检测，并通过工业物联网将设备、工艺及质量数据接入MES系统，实现**生产数字化、质量可追溯和设备智能管理**，推动滴灌带制造向智能化、数字化、无人化升级。
查看案例滴头注塑智慧工厂数字化施工项目
ZeroOne AI 面向农业滴头精密注塑制造场景，建设融合 MES、工业物联网、AI视觉、机器人自动化及AGV智能物流的数字化工厂解决方案。通过44台注塑设备联网、生产过程管理、人员身份识别、智能仓储及AI智能分析，实现制造全过程透明化、自动化与智能化升级。
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小龙虾 Skill 技能编写入门：从 Markdown 到工业智能体工具调用
本文从最简单的 SKILL.md 讲起，系统介绍工业智能体“小龙虾”的 Skill 技能编写方法：功能说明、触发条件、执行流程、工具调用、权限分级，并结合 MES、MQTT、RAG、AGV 等工业场景，说明如何让 AI 从“聊天机器人”进化为能查询实时数据、执行任务的工业智能体。
阅读全文TRIO-Basic 从入门到精通（六）：3D 仿真与关节配置（一）
本文以 SCARA 机器人为例讲解 TRIO MPV4 3D 示波器（3D 仿真）的使用方法：导入 OBJ 模型、从基轴开始逐级定义旋转/直线关节、配置基础参数与运动方向参数、通过模块关联与 movement 滑杆测试关节运动，并结合 TRIO-Basic 指令形成建模-仿真-编程一体化验证流程。
阅读全文运动控制电子凸轮（Electronic Cam）设计：从运动需求到 Trio FLEXLINK 凸轮曲线公式推导
高速包装、旋转刀、飞剪等设备中，从轴需要在指定位置加速、减速、超前、滞后且全程平滑，这就是电子凸轮设计问题。本文以 Trio Motion Controller + FLEXLINK/CamGen + 旋转刀为例，从运动需求出发，讲解 Base Move 基础同步 + Excitation Move 凸轮补偿的结构，并完整推导 OffsetSinSpeedConstCurve 曲线中 c1/c2/c3/k2/k3 的数学公式：由位移连续、速度连续与总位移约束联立求解；最后给出产品长度 100~400mm 动态变化时的参数化电子凸轮算法（SmoothStep 平滑过渡 + FLEXLINK 自动生成曲线）。
阅读全文RAG 实战教程（一）：RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成
本文系统讲解RAG的完整工作流程：为什么不能把整份文档直接交给大模型、哪些场景适合RAG、分片Chunking（含常见分片方式对比表与段落感知分片器代码）、索引与Embedding、召回（余弦相似度与BM25混合检索）、重排（BGE Reranker）、生成（Prompt组装），并给出一个可运行的Python端到端Demo与常见问题排查指南。
阅读全文树莓派部署YOLOv8手势检测实战：USB IMX378摄像头 + Python + PyTorch + ONNX Runtime + Systemd开机自动运行
本文面向树莓派AI视觉、Python人工智能、YOLOv8目标检测初学者，以树莓派部署手势检测项目为案例，完整介绍从USB IMX378摄像头安装、Miniconda环境配置、Python虚拟环境创建、YOLOv8依赖安装，到手势检测程序Systemd开机自动运行的完整流程。在Raspberry Pi 5 / ARM64（aarch64）环境下建立独立的yolov8-env环境，安装PyTorch、Ultralytics、ONNX Runtime、NumPy等AI视觉组件，最后通过Linux systemd使fatigueDetect.py开机自动运行，实现无需手工登录的AI视觉自动检测，为后续手势识别、人体检测、疲劳驾驶检测、工业视觉检测与边缘AI视觉系统打下基础。
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