塑料堵盖的质量问题不仅在表面，还可能隐藏在内部或涉及功能性参数（如密封性能、装配精度）。传统检测设备只能检测表面划痕、杂质等可见缺陷，而 AI 视觉检测设备​通过 “多维度检测技术”，实现了 “表面 + 内部 + 功能” 的全方面把关。

引进的视觉检测设备能精准识别表面划痕，却对导致产品报废的内部微裂纹束手无策；而另一家建筑陶瓷企业则发现，检测瓷砖时屡把釉面纹理误判为缺陷

需根据塑胶制品的尺寸、材质特性选择适配的镜头焦距与光源类型 —— 透明塑胶件适合采用背光光源凸显轮廓，哑光表面制品则需环形光源消除反光干扰。调试阶段需校准相机像素与实际尺寸的对应比例，确保测量误差控制在 ±0.01mm 以内。

在精密电子制造领域，PIN 针的质量直接关系到连接器的可靠性与使用寿命。我们的视觉检测设备​凭借先进的图像识别技术，深入捕捉 PIN 针的每一处细节特征，实现从微观缺陷到宏观形态的全方位质量管控。

人工上料时，厚重的密封圈易因搬运力度不均产生形变，导致检测基准偏移；传送带无序输送则常出现叠放、侧翻等问题，约 30% 的检测时间耗费在物料整理上。

若卡扣表面存在凸起或凹陷，哪怕高度或深度仅 0.05mm，在一些精密装配场景中，都可能导致装配不到位，影响整体产品的稳定性。例如，在电子设备中，卡扣表面的微小凸起可能会与内部元器件产生摩擦，长期使用后可能造成元器件磨损，影响设备寿命。

橡胶 O 型圈是一种看似平凡却至关重要的存在。从航空航天设备的液压系统到日常家电的密封结构，这个小小的环形零件肩负着防止泄漏、维持压力的关键使命。然而，正是这种不起眼的零部件，其质量却直接关系到整个设备的安全与性能。

在过去的工业测量中，卡尺、二次元测量仪等传统工具曾占据主导地位。然而，这些工具在实际使用中暴露出诸多问题。卡尺依赖人工读数，极易因人为因素导致误判，测量效率低下，且对于复杂形状的工件测量极为困难。