完美的产品来自创新、质量、服务
Excellence Through Innovation, Quality and Service
在卷材生产领域，纸张制造与薄膜制造等行业对产品质量把控极为关键。纸张上的孔洞、脏污、褶皱，薄膜表面的划痕、气泡等细微瑕疵，不仅影响产品外观，还可能在后续加工中引发诸如纸张卡纸、薄膜性能不达标的问题，导致生产效率降低与成本增加。传统人工检测方式，受限于检测人员的精力与主观标准差异，难以满足当下高速生产的精确要求。
半导体硅片作为芯片制造的核心基材，其表面和内部缺陷直接影响芯片良率与性能。传统人工检测受限于精度（仅能识别微米级缺陷）和效率（单次检测需数十分钟），已无法满足先进制程（如 3nm 以下工艺）对硅片质量的严苛要求。机器视觉检测技术凭借亚微米级精度（可达 0.1μm）、全表面 100% 覆盖检测和分钟级快速成像分析能力，成为半导体产业链中关键的质量管控手段。
汇萃智能的机器视觉入门与实战教学解决方案以其深度对接产业链需求、丰富的教学资源与实践实训、高水平的师资队伍以及广泛的应用场景等特点，为教育行业机器视觉人才的培养提供了强有力的支持。未来，汇萃智能将继续深耕智能制造领域，不断创新和完善教学解决方案，为培养更多高素质的机器视觉专业人才贡献自己的力量。
需通过产教融合、技术创新加速人才培养，以支撑智能制造、工业互联网等重点领域的数字化转型。 然而，传统教育模式与产业需求存在显著脱节：课程内容滞后、实践场景缺失、师资力量薄弱等问题，导致学生难以快速适应企业岗位需求。
在工业自动化生产中，上料环节的效率与精度直接影响整条产线的运行稳定性。根据物料特性、生产需求及工艺要求，常见的上料方式主要包括以下几类，其技术原理与应用场景各有特点。
在精密制造领域，小五金件的质量检测一直面临着严峻挑战。以剃须刀刀头为例，这个看似简单的五金件实际上对精度和质量有着极高要求。传统的人工检测方式依赖肉眼观察和手动抽检，存在诸多局限，例如检测人员需要借助放大镜长时间作业导致视觉疲劳，抽检模式存在漏检风险，人工判断标准难以统一。这些都给产品质量控制带来巨大困难。
2025 年4 月 24 日，杭州独角兽与准独角兽企业榜单正式揭晓，作为深耕机器视觉领域的硬核科技企业，我们荣幸地入选 “人工智能与具身智能” 准独角兽企业，同时继续以国家级专精特新重点 “小巨人” 企业的身份，在这份备受瞩目的榜单上留下印记。此次登榜，既是公司技术创新实力的集中体现，也标志着其在“AI+先进制造”领域的标杆地位进一步巩固。
2025年4月25日，杭州发布首张人工智能产业全景图谱《杭州AI卧龙图》，汇萃智能作为“杭州AI108将”上榜“卧龙图应用层——AI+先进制造”领域。 图片 《杭州AI卧龙图》全景式勾勒出杭州AI产业生态，金龙代表"杭州六小龙"，青龙代表"杭州AI18罗汉"，白龙代表"杭州AI108将"。入选企业被划分为基础层、技术层和应用层三个层次。其中，应用层是人工智能产业中的关键力量，企业凭借其技术落地能力和赋能效应，推动各行业提升生产效率、改善服务质量并促进社会可持续发展。 图
完美的产品来自创新、质量、服务
杭州汇萃智能科技有限公司（Mstar Technologies,Inc.） 是一家机器视觉软硬件产品及解决方案提供商，是专注于通用智能高速机器视觉平台研发及生产的国家高新技术企业。团队核心成员由国家特聘专家、 IEEEFellow、世界 5
