【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO™探索-边缘驱动锂电池智能焊接平台
一、项目背景 锂电池焊接与焊接质量检测：锂电池模组焊接作为新能源汽车与储能产业的核心环节，正面临传 统工艺的多重瓶颈：人工焊接能耗占比超 25%、单模组耗时 30 秒，且设备仅适配 1-2 种电池型号，产线切换需 4 小时人工调试。更严峻的是，人工目检漏检率超 8%，机器视觉误判率高达 30%-40%，导致行业平均良品率长期低于 95%，已成为制约锂电池规模化生产的关键痛点。 传统锂电池焊接
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3月前
梅科尔工作室 英特尔 OpenVINO™ 探索-ColonySight-菌落质检
一、项目背景 菌落检测：是微生物学领域中一项基础且重要的技术，主要用于评估样品中微生物的数量、种类及分布情况。通过菌落检测，可以了解食品、药品、化妆品、环境样品（如水、空气、土壤）以及临床样本中的微生物污染程度，从而判断其卫生质量、安全性或潜在的健康风险。 大部分生物菌落微生物方面研究，都需要进行菌落培养并采集菌落的生长结果和数量来验证实验是否成功并提供数据支撑。 传统菌落检测： 传统的人工菌落计
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3月前
【梅科尔工作室-英特尔生态探索】GoldenEye乳安计划——人工智能驱动的微流控乳品快检系统
一、背景 乳制品安全始终是民生关注的重点。2008 年三鹿奶粉事件中，三聚氰胺非法添加导致数万婴幼儿健康受损，至今仍警示着行业安全底线。根据国务院《“十四五”市场监管现代化规划》提出的“强化食品安全智慧监管能力，推动检测技术向便携化、智能化升级”要求，以及农业农村部《“十四五”全国农业农村科技发展规划》强调的“聚焦农业关键核心技术攻关，提升检测设备国产化水平”，行业亟需构建覆盖全链条
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3月前
【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO™探索-海智选参-刺海参AI分拣系统
项目背景 海参分拣是将海参按照不同的标准，如大小、重量、形态、品质等进行分类的过程。传统的海参分拣主要依靠人工经验操作，而现在随着技术的发展，出现了智能海参分拣机，集成机器视觉识别、智能算法与自动化控制技术，通过高清摄像头捕捉海参图像，利用深度学习算法识别其特征，完成自动化分拣 海参加工产业快速发展背景下，传统人工分拣模式暴露三大瓶颈： 效率低下：日均处理量仅为机械臂的 1/5，高密度作业时效率瓶
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3月前
【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO™探索-Rice-VisionX：稻米性状视觉感知与环境关联分析平台
项目背景 1.市场需求驱动 随着全球变暖，大米垩白问题加剧，高温胁迫致垩白率上升，大米品质降低（如下图所示），传统检测设备难精准识别，加工损耗增加，农业保险定损依赖人工误差大，产业链中下游在检测与风险管理环节应对能力不足。 2.当前痛点分析 目前市面上垩白检测设备存在两大问题：传统 RGB 成像设备对微小垩白漏检率高，且检测效率低，难以满足企业批量检测需求；98% 的设备缺乏气象数据接入能力，无法
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3月前
