1在制造业中部署缺陷检测系统
- 1上传生产线产品的高分辨率图像数据集，并在RobovisionAI平台中标注缺陷样本（如划痕、凹陷）。
- 2选择预训练的2D视觉模型进行训练，利用平台的自动调参功能优化检测精度。
- 3将训练好的模型部署到边缘设备或云端，通过API集成到现有生产线，实时检测并标记缺陷产品。
2为零售业构建库存自动盘点方案
- 1导入货架或仓库的2D/3D图像数据，并在平台中标注商品类别和位置。
- 2使用RobovisionAI的3D视觉能力训练模型，识别商品堆叠和缺货情况。
- 3将模型接入摄像头系统，定期自动扫描货架，生成库存报告并触发补货提醒。
3开发农业领域的作物健康监测应用
- 1收集无人机或地面设备拍摄的农田多光谱图像，上传至平台并标注健康、病害或虫害区域。
- 2利用RobovisionAI的计算机视觉算法训练分类模型，区分不同作物状态。
- 3部署模型到移动应用或云端服务，农户拍摄作物照片即可实时获取健康诊断和建议。