产品
IndustrialVision 工业视觉智能底座
从看见异常，到理解异常为何发生
制造现场的智能感知与理解平台——以视觉语言（VL）模型与视觉识别技术，覆盖产品缺陷检测、装配状态识别、零部件识别、OCR、视觉质量分析与视频行为理解，并融合多模态数据。
产品概述
IndustrialVision 作为"感官"家族的视觉入口，与 IndustrialVoice 并列，为智能体提供看得懂现场的能力：识别产品缺陷、装配状态与零部件，读取图纸、单据与仪表中的文字与版面（OCR / 版面解析），理解质量异常与作业场景的语义（VL 模型与视频行为理解）。结果结构化后写入 IndustrialMemory，与 IndustrialMind 协同，把"看见异常"推进到"理解异常为何发生"——缺陷不只是被检出，更被归因、被反哺到设计与工艺。全栈可私有化部署，图像数据不出厂。
挑战
制造现场大量关键信息以图像形式存在——产品缺陷、装配状态、工程图纸、纸质单据、仪表盘、质检画面与作业视频。传统机器视觉只能按预设规则判定"有无缺陷"，说不出成因；人工录入慢且易错；通用云端视觉又面临数据合规与网络依赖，难以稳定接入业务系统。
机器视觉只判定有无缺陷，说不出为什么
图纸、单据、仪表信息靠人工录入，慢且易错
云端视觉存在数据合规与网络依赖
视觉结果难以结构化、难以反哺设计与工艺
方案闭环
01
感知
相机、扫描与作业视频多源接入
02
识别
缺陷、装配状态、零部件与 OCR 版面解析
03
理解
VL 模型解释语义，归因异常成因
04
入库与反哺
结构化写入记忆平台，反哺设计与工艺；低置信转人工复核
核心功能
缺陷与装配识别
识别产品缺陷、装配状态与零部件，替代人工目检。
文档 OCR 与版面解析
高精度识别图纸、单据、报告中的文字、表格与版面结构。
VL 理解与视频行为
用视觉语言模型理解仪表读数、质量异常、作业场景与视频行为语义。
多模态融合与入库
融合视觉、时序与文档数据，规范化写入 IndustrialMemory。
价值与成效
看得懂现场
从检出缺陷到归因成因
私有化
图像数据不出厂
可追溯
保留来源与置信度，可复核
适用对象
质量与质检团队研发 / 工艺工程师制造现场与设备团队