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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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项目案例

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。

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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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技术文章

Linux系统篇(六)——权限篇(二):服务器安全必备:umask 配置与权限计算全攻略

全面吃透 umask:讲清掩码存在意义、777/666 基准权限与位运算原理,并给出暂时性与永久性修改的完整配置攻略。

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Qt 6.10 开发 Modbus TCP 通讯:从客户端、服务器到工业设备调度

本文以 Qt 6.10 + C++ + Qt SerialBus 为基础,介绍 Modbus TCP 客户端与服务端的实现方法,并结合 BagBreakerGatewayApp 拆袋机 AGV 调度项目,讲解 QModbusTcpClient/QModbusTcpServer 的使用、寄存器地址偏移问题、状态机调度、断线重连与分层架构设计,帮助开发者在工业网关、MES、设备联网场景中快速落地。

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陶瓷浮雕盘印刷视觉定位方案:8K线扫相机 + 暗场光源 + 旋转平台

针对最大Φ320mm带浮雕、釉面反光的陶瓷盘自动印刷定位难题,提出8K线扫相机 + 低角度暗场光源 + 旋转平台 + 编码器同步 + 模板匹配的完整视觉定位方案,输出X/Y/θ坐标,可与Trio运动控制器联动实现闭环印刷。

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树莓派推送RTSP视频流实战:FFmpeg + rtsp-simple-server(MediaMTX)搭建局域网视频直播服务

本文面向树莓派视频流、Python视觉开发、RTSP视频监控和边缘AI视觉初学者,介绍如何在Raspberry Pi上搭建简单、稳定的RTSP视频流服务。项目采用FFmpeg + rtsp-simple-server(MediaMTX)方式,将树莓派摄像头采集的视频转换并推送到RTSP服务器,再由电脑、NVR、VLC、OpenCV或AI视觉程序访问。文章从安装FFmpeg并验证版本开始,下载适用于ARM64架构的MediaMTX v1.8.1,配置Linux Systemd服务实现RTSP服务器开机自启,最后将摄像头视频推送到RTSP地址,形成树莓派摄像头 → FFmpeg → RTSP服务器 → 客户端播放/AI检测的完整视频流架构。

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手把手做ROS2机器人系统开发(五):C++实现服务器与客户端

上一讲完成了发布者/订阅者程序,掌握了话题通信模型。本章节继续讲解 ROS2 的第二种核心通信方式——服务通信(Service),即"请求/响应"模型。该模型适用于需要实时返回结果的任务,例如:机器人运动指令下发、参数查询、业务逻辑调用等。本章以"两个整数相加"服务为例,编写一个标准的服务器/客户端

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TRIO-Basic 从入门到精通(九):卡尔曼滤波器算法编程与测试

本教程在TRIO运动控制器上用TRIO-Basic实现卡尔曼滤波器,通过正弦波叠加随机噪声构造测试数据,调用kalmanfilter函数完成滤波,并在示波器中对比滤波效果。详细讲解R(测量噪声)与Q(过程噪声)两个核心参数对滤波性能的影响,为现场数据降噪提供实用参考。

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