醫療器械產品對無菌或密封有嚴格要求。在運輸和儲存過程中，包裝袋封口的質量直接影響器械的有效性和安全性。因此，在出廠前，必須100%檢測醫療器械包裝袋的封口是否符合規范。

包裝袋表面易有反光，且不良種類多、差異小，傳統檢測方案存在成像效果不穩定和錯判率高等問題。

In-Sight 2800內置ViDi EL Classify工具能夠精準檢測包裝袋封口是否存在缺陷，并智能地標記出缺陷的種類。這一特性不僅方便用戶迅速識別問題所在，還促進了問題追溯與及時修正。依托優異的基于AI的邊緣學習技術，In-Sight 2800具有低延遲和快速響應的顯著優勢，能夠支持生產線速度高達20米/分鐘，檢測速度則達到每分鐘2件，確保了生產線的持續穩定運行。更值得一提的是，In-Sight 2800還提供了快速、直觀的訓練設置，使用戶能夠在極短的時間內輕松訓練好檢測系統，極大地提升了工作效率。

餅皮視覺檢測在食品行業需求日益增長，通過對餅皮顏色、形狀、紋理等特征進行提取和分析，可以確保餅皮外觀質量和完整性符合要求，提升產品品牌形象和競爭力。

生產線上餅干方向不固定，表面奶油等干擾因素多，容易產生錯檢，導致檢測系統無法穩定工作。

In-Sight 2800提供集成光源和鏡頭的模塊化解決方案，融合了強大的AI視覺工具和傳統視覺工具，為用戶帶來了前所未有的視覺檢測體驗。它能夠精準地過濾干擾內容，確保圖像訓練的順利進行，并高效執行視覺檢測和不良品分類任務。在該項目中，In-Sight 2800展現了其卓越的性能。經過簡單的圖像訓練后，通過ViDi EL Classify工具，系統實現了容錯率控制在萬分之三以內的精準檢測。不僅如此，In-Sight 2800的檢測速度也極為理想，即便在大視野范圍內，也能每秒檢測5-7個產品，確保了生產線的高效運行。