软件平台
端到端AI 视觉自动化平台
搭配 Apexera Card，将图像采集、AI 检测、结果判定与产线联动整合在同一平台。通过小样本学习和可视化配置，减少检测开发与调试，更快适应产品换型。
视觉系统
一套系统，从图像采集到产线自动执行
Apexera Vision 搭配 Apexera Card 4PE，整合相机配置、模型训练、AI 检测、结果判定与数据追溯。工程师可通过可视化工具搭建检测流程,无需复杂开发、无需依赖多系统拼接，即可快速搭建稳定、高效、高精度，可规模化复制的智能检测应用。
工业相机
+
AI检测
+
判定与联动
AI检测系统
Apexera Vision
可视化配置小样本训练规模化复用
图像采集对接工业相机
智能分析本地AI推理，识别缺陷与异常
结果判定依据标准，自动区分良品/不良品
自动执行联动 PLC、告警、API，驱动产线动作
加速视觉项目落地
降低集成成本
灵活响应产线迭代
适用场景
Apexera Vision搭配 Apexera Card，完成缺陷识别、结果判定与产线联动，大幅降低人工目检工作量。当产品或质检标准变更时，整套质检方案可快速调整并投产。
为什么选择 Apexera Vision
一站式全流程 AI 检测，降低工业视觉项目落地门槛
Apexera Vision 端到端视觉平台，告别碎片化算法工具，一体化打通采集、训练、规则配置与产线联动。单平台承载质检、安防监测，削减工程投入，降低 AI 视觉落地试错成本。
快速实现业务价值
无需算法开发
少量样本采集与标注
检测流程快速上线
对接现有产线系统
降低长期运维负担
无需专职 AI 算法团队
集中管理多产线模型
模型持续优化迭代
复用已验证的检测方案
核心能力
预训练视觉模型
无需从零开始训练模型。系统内置缺陷检测、分类预训练模型库，可直接投入产线使用。缩短项目上线周期，降低企业落地 AI 质检项目的技术门槛。
小样本学习
仅需20–30张缺陷图像，即可在本地设备完成训练。大幅减少图片采集、标注工作，缩短质检项目落地周期。支持仅用良品图像训练异常识别模型，提供少量参考样本，即可快速适配新产品、新缺陷、新检测场景。
AI Copilot 智能助手
支持自然语言描述生成检测逻辑，无需编写代码与复杂配置，可快速完成检测任务搭建，同时支持灵活的修改验证调优需求。
拖拽式流程配置器
可视化拖拽配置整套质检业务流程，整合 AI 检测、图像处理、判定规则与产线联动动作。全程无需编程，整套质检方案搭建、测试、投产一气呵成。
多 SKU 快速换型
多品种混线生产场景下，切换产品型号时一键加载对应的检测模型与全套质检参数。新产品型号几天内就能完成配置上线，产线快速换型，支撑柔性生产。
一体化边缘 AI 质检软硬件栈
深度适配Apexera Card 4PE，组成完整软硬件质检系统，打通图像采集、边缘 AI 运算、缺陷检测、设备控制全链路。
工业相机
Apexera Card
Apexera Card 4PE 集成四路 PoE+ 相机接入与双 NPU AI 加速，在现场完成图像采集和 AI 推理，并支持安全启动、全盘加密与 A/B 分区 OTA 升级。
Apexera Vision
完整检测与自动化应用平台，适配各类传感器、相机，实现检测、判定与联动控制。
产线与业务系统
对接PLC · MES · API · 告警等现有系统
规模化部署
从单点验证，扩展到更多工位与产线
支持从单产线试点验证，到跨设备、跨产线、多工厂批量部署。整套系统在全生命周期内支持统一管控、集中运维。
可复用部署
模型、版本、全套质检配置一键迁移，跨设备、产线、工厂复用整套检测流程，结合新工位条件调整和验证，减少重复配置工作
集中管理
统一管理所有在线检测站点，远程推送更新、管控版本，记录全部系统运行事件
常见问题
常见问题
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Apexera Vision 是什么？
Apexera Vision 是一套用于搭建、运行和管理视觉检测应用的 AI 视觉自动化平台。平台集成 AI 检测、判定逻辑、工作流自动化、产线对接、部署管理等全部能力。
如果产品批次频繁切换，系统稳定性会不会下降？
多 SKU 快速换型功能专门应对频繁换型场景，模型与判定参数一键加载，不会因为批次切换降低检测稳定性。
检测产生的数据保存在本地还是云端？
默认数据本地边缘存储，数据不出内网；同时支持按需配置上传，满足企业数据安全与私有化部署要求。
Apexera Vision 如何对接相机、PLC、MES 等现有产线系统？
平台具备标准化接口，可直接对接工业相机、PLC、MES 等产线设备与业务系统。无需大规模改造原有产线，即可完成视觉检测、信号交互与数据上报。
产线工程师可以独立完成模型训练与项目调试吗？
可以。平台采用无代码拖拽式配置，搭配小样本学习能力，不需要算法专家。工厂内部产线工程师，经过简短培训即可完成缺陷标注、模型训练与方案调试。