1、 支持多种波段的激光器，包括：光纤、紫外、CO2、端泵、绿光等。
2、 标准通用的机械结构设计，适合大部分机型，支持新老机器加装。
3、 自主开发的软件系统，支持非标定制，易于与其他自动化机台对接。
4、 根据项目需求，选配130万-500万工业相机，***精度高、相应速度快！
适用于工业生产线上的USB插头外观尺寸检测,现代人已经从以前追求的有没有，到现在追求的品质好不好了。 如果产品出缺陷、毛刺、污垢都会影响用户体验。现在各类产品繁多，一旦出现品质问题，给企业带来都是灭顶之灾。本产品快速、精准、省时省力，大大减少人力成本。同时提高产品品质。
观点二：
在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。
但是，注意这里有一个很严重的但是。我并不是说算法已经够好了，机器视觉和人类的差距还是非常巨大的！这里面差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
因为对于工厂而言，的是“受控”，我们可以接受有个别特殊的未发生过的缺陷被漏出，但必须知道有一些经常发生的不可接受的缺陷一定能够被发现。
成本方面，机器视觉整体算起来比人工更划算。一般的工厂都是四个班次，四个操作员的成本年均超过20万。而20万的成本，想要买一台机器视觉检测设备，基本上是可以解决的了。所以，我的答案是： 视觉检测系统短期内不能完全取代人工目检，主要原因是不够智能。 但是对于工厂的质量控制来讲，机器视觉比人靠谱。
误差及精度分析
视觉测量技术的精度主要由图像的质量和图像算法来确定，也与误差的来源、分析及补偿有关。玖瑞科技精研算法和图像质量，可有效保证精度在图像分辨率以上，具体0.01-0.5个相素视项目的需求而确定。
误差分析
但凡测量皆有误差，有一套完整的误差分析理论来进行测量系统的误差分析。就视觉测量技术来讲，其误差来源有以下几个方面：
1、图像传感器的误差（CCD/CMOS）
由于技术和工艺的原因，图像传感器自身存在误差，误差主要来源于噪声，噪声分为图像噪声、暗电流噪声和热噪声。这会影响测量的精度。CCD传感器比CMOS传感器要好的多。
