Landing AI 是由人工智能领域知名专家 吴恩达（Andrew Ng） 于2017年创立的美国科技公司，总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托。公司专注于为制造业提供 端到端的AI视觉检测解决方案，核心产品为 AI边缘质检盒（Edge AI Inspection Systems），旨在通过计算机视觉和深度学习技术实现工业自动化质检的快速部署。
核心优势：
低代码/无代码平台：支持非编程人员通过可视化工具训练AI模型。
边缘计算能力：设备直接在工厂端处理数据，减少云端依赖和延迟。
小样本学习：仅需少量缺陷样本即可生成高精度检测模型。
行业适配性：覆盖电子制造、汽车零部件、医药包装、纺织等行业。
Landing AI AI边缘质检盒产品，其边缘质检盒核心产品线如下：
产品型号 | 核心功能 | 硬件配置 | 适用场景 |
Edge Inspector X1 | 通用型表面缺陷检测（划痕、污渍、裂纹） | NVIDIA Jetson Xavier NX、2000万像素工业相机 | 电子元件、金属加工、塑料制品 |
Edge Inspector X2-Pro | 高精度尺寸测量与装配验证 | 多目3D摄像头、Intel Core i7边缘计算模块 | 汽车零部件、精密机械组装 |
Edge Inspector Lite | 轻量级快速部署（支持移动端管理） | ARM Cortex-A72处理器、800万像素广角镜头 | 食品包装、纺织品瑕疵检测 |
Edge Inspector Thermal | 热成像缺陷检测（焊接点、电路板过热） | FLIR热成像传感器、IP67防护机身 | 能源设备、PCB板质检 |
Edge Inspector Custom | 定制化AI模型集成（支持多传感器融合） | 按需配置GPU/CPU、多光谱/激光雷达兼容接口 | 特殊工业场景（如药品封装） |
预训练模型库：
内置 缺陷检测模板（如Anomaly Detection、Semantic Segmentation），支持一键迁移学习。
实时性能：
检测速度可达 100-300 FPS（依型号不同），满足高速产线需求。
抗干扰设计：
自适应光照补偿算法，应对反光、阴影等复杂工业环境。
软件生态：
配套 LandingLens平台：提供数据标注、模型训练、部署监控全流程支持。
半导体行业：芯片引脚焊接完整性检测。
汽车制造：车身漆面缺陷自动分类与定位。
食品加工：包装袋密封性及标签印刷质量检查。
医药行业：药片计数与泡罩包装破损识别。
部署条件：
需根据检测目标尺寸选择合适分辨率摄像头（如微米级缺陷需高分辨率+显微镜头）。
模型迭代：
初始模型需结合产线实际数据进行优化（通常1-2周迭代周期）。
网络要求：
边缘设备支持离线运行，但需定期联网同步模型更新与数据备份。
合规性：
部分行业（如医疗）需符合FDA 21 CFR Part 11等数据完整性标准。
其他注意事项：
更详细的技术资料需通过提供项目详情获取，欢迎咨询。
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