完美的產品來自創新、質量、服務
Excellence Through Innovation, Quality and Service
在卷材生產領域，紙張制造與薄膜制造等行業對產品質量把控極為關鍵。紙張上的孔洞、臟污、褶皺，薄膜表面的劃痕、氣泡等細微瑕疵，不僅影響產品外觀，還可能在后續加工中引發諸如紙張卡紙、薄膜性能不達標的問題，導致生產效率降低與成本增加。傳統人工檢測方式，受限于檢測人員的精力與主觀標準差異，難以滿足當下高速生產的精確要求。
半導體硅片作為芯片制造的核心基材，其表面和內部缺陷直接影響芯片良率與性能。傳統人工檢測受限于精度（僅能識別微米級缺陷）和效率（單次檢測需數十分鐘），已無法滿足先進制程（如 3nm 以下工藝）對硅片質量的嚴苛要求。機器視覺檢測技術憑借亞微米級精度（可達 0.1μm）、全表面 100% 覆蓋檢測和分鐘級快速成像分析能力，成為半導體產業鏈中關鍵的質量管控手段。
匯萃智能的機器視覺入門與實戰教學解決方案以其深度對接產業鏈需求、豐富的教學資源與實踐實訓、高水平的師資隊伍以及廣泛的應用場景等特點，為教育行業機器視覺人才的培養提供了強有力的支持。未來，匯萃智能將繼續深耕智能制造領域，不斷創新和完善教學解決方案，為培養更多高素質的機器視覺專業人才貢獻自己的力量。
需通過產教融合、技術創新加速人才培養，以支撐智能制造、工業互聯網等重點領域的數字化轉型。 然而，傳統教育模式與產業需求存在顯著脫節：課程內容滯后、實踐場景缺失、師資力量薄弱等問題，導致學生難以快速適應企業崗位需求。
在工業自動化生產中，上料環節的效率與精度直接影響整條產線的運行穩定性。根據物料特性、生產需求及工藝要求，常見的上料方式主要包括以下幾類，其技術原理與應用場景各有特點。
在精密制造領域，小五金件的質量檢測一直面臨著嚴峻挑戰。以剃須刀刀頭為例，這個看似簡單的五金件實際上對精度和質量有著極高要求。傳統的人工檢測方式依賴肉眼觀察和手動抽檢，存在諸多局限，例如檢測人員需要借助放大鏡長時間作業導致視覺疲勞，抽檢模式存在漏檢風險，人工判斷標準難以統一。這些都給產品質量控制帶來巨大困難。
2025 年4 月 24 日，杭州獨角獸與準獨角獸企業榜單正式揭曉，作為深耕機器視覺領域的硬核科技企業，我們榮幸地入選 “人工智能與具身智能” 準獨角獸企業，同時繼續以國家級專精特新重點 “小巨人” 企業的身份，在這份備受矚目的榜單上留下印記。此次登榜，既是公司技術創新實力的集中體現，也標志著其在“AI+先進制造”領域的標桿地位進一步鞏固。
2025年4月25日，杭州發布首張人工智能產業全景圖譜《杭州AI臥龍圖》，匯萃智能作為“杭州AI108將”上榜“臥龍圖應用層——AI+先進制造”領域。 圖片 《杭州AI臥龍圖》全景式勾勒出杭州AI產業生態，金龍代表"杭州六小龍"，青龍代表"杭州AI18羅漢"，白龍代表"杭州AI108將"。入選企業被劃分為基礎層、技術層和應用層三個層次。其中，應用層是人工智能產業中的關鍵力量，企業憑借其技術落地能力和賦能效應，推動各行業提升生產效率、改善服務質量并促進社會可持續發展。 圖
完美的產品來自創新、質量、服務
杭州匯萃智能科技有限公司（Mstar Technologies,Inc.） 是一家機器視覺軟硬件產品及解決方案提供商，是專注于通用智能高速機器視覺平臺研發及生產的國家高新技術企業。團隊核心成員由國家特聘專家、 IEEEFellow、世界 5
