一级方案供应商正致力于寻求更快速、更高效的方法，以解决大批量生产线中组件和装配件的条码读取、零件存在检测、焊接检测以及缺陷检测等应用挑战。
工业和医疗设备制造商正在实施更高程度的自动化装配来减轻劳动负担，通过诸如引脚验证、焊锡检测、污染检测、特征检测以及 PCB 和高密度装配件的可追溯性等应用实现这一目标。
越来越多的仓储公司正利用 2D 视觉技术，在高速包装、贴标和装配应用中实现标签验证、零件计数、色彩准确性以及表面检测的自动化。
复合地板制造商正积极采用基于 AI 算法的表面缺陷检测。
专门用于烘焙和肉类加工的机器结合了 3D 和 2D 设备，用于评估表面纹理、形状一致性、物体计数、颜色以及质量。
从微小的 PCB 缺陷到汽车领域的条码验证，再到反光消费品的检测，Gocator 2D 提供了强劲的、出厂即用的卓越性能，满足了对速度、精度和追溯性有严苛要求的应用场景。其边缘原生架构可在相机上直接运行 AI 检测，从而降低延迟、简化部署并降低总检测成本。
应用案例
消除镜头畸变并以 物理单位进行测量
校正镜头桶形畸变和安装倾角，以毫米为单位输出测量值
特征定位与计数
利用图案、Blob 或 AI 特征检测技术，精准定位引脚、接口、螺纹或其他特征。
读取零件标签并验证标记信息
无需调整工具配置，即可读取不同背景或字体下的标记。
检测外观和有机材质缺陷
利用彩色或高分辨率黑白图像，检测表面划痕、脏污、特征缺失或不规则形状。
测量间隙、胶路及管材
定义复杂轨迹进行尺寸测量，并识别最大与最小截面，以进行次品剔除或进一步的检测。