



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YOLO目标检测模型调参入门:从训练参数到检测效果优化
YOLO目标检测模型调参入门指南:详解 epochs、imgsz、batch、模型大小、conf、IoU 等核心参数的作用与调节方法,给出工业视觉、疲劳驾驶、缺陷检测等 AI 项目的调参顺序与实验对比思路,帮助初学者在精度、速度与显存之间找到平衡。
阅读全文滴灌带打孔粘接程度智能评估:基于机器视觉、多特征融合与时序预测的在线检测方案
针对滴灌带滴头粘接质量人工抽检的痛点,本文介绍基于工业相机+VisionPro定位+OpenCV多特征融合(Sobel/Laplacian/EdgeSharpness)+Kalman/EMA时序平滑+2秒统计窗口的在线检测方案,输出0~100质量指数并支持趋势预警,可对接PLC/HMI/MES,实现从单张图片判定到全过程粘接质量持续评价的升级。
阅读全文局域网服务器如何实现外网访问:Ubuntu 22.04 搭建 FRP 内网穿透服务器
工业现场、企业局域网和工厂 MES 系统中,服务器没有公网 IP 时如何实现外网远程访问?本文以 Ubuntu 22.04 为例,完整演示 FRP 内网穿透方案:frps 服务端配置、frpc 客户端配置、Systemd 开机自启、多工厂统一接入、HTTPS 安全架构以及完整的故障排查与安全建议。
阅读全文Python 脚本项目实例(一):获取外网 IP 地址并定时发送 QQ 邮件
用 Python 实现自动获取本机外网 IP 并定时发送到指定邮箱:requests 抓取 IP、smtplib+QQ 邮箱授权码发信、sched 定时循环,适合家庭服务器/远程设备的 IP 变动监控与告警。
阅读全文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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