医疗器械产品对无菌或密封有严格要求。在运输和储存过程中，包装袋封口的质量直接影响器械的有效性和安全性。因此，在出厂前，必须100%检测医疗器械包装袋的封口是否符合规范。

包装袋表面易有反光，且不良种类多、差异小，传统检测方案存在成像效果不稳定和错判率高等问题。

In-Sight 2800内置ViDi EL Classify工具能够精准检测包装袋封口是否存在缺陷，并智能地标记出缺陷的种类。这一特性不仅方便用户迅速识别问题所在，还促进了问题追溯与及时修正。依托优异的基于AI的边缘学习技术，In-Sight 2800具有低延迟和快速响应的显著优势，能够支持生产线速度高达20米/分钟，检测速度则达到每分钟2件，确保了生产线的持续稳定运行。更值得一提的是，In-Sight 2800还提供了快速、直观的训练设置，使用户能够在极短的时间内轻松训练好检测系统，极大地提升了工作效率。

饼皮视觉检测在食品行业需求日益增长，通过对饼皮颜色、形状、纹理等特征进行提取和分析，可以确保饼皮外观质量和完整性符合要求，提升产品品牌形象和竞争力。

生产线上饼干方向不固定，表面奶油等干扰因素多，容易产生错检，导致检测系统无法稳定工作。

In-Sight 2800提供集成光源和镜头的模块化解决方案，融合了强大的AI视觉工具和传统视觉工具，为用户带来了前所未有的视觉检测体验。它能够精准地过滤干扰内容，确保图像训练的顺利进行，并高效执行视觉检测和不良品分类任务。在该项目中，In-Sight 2800展现了其卓越的性能。经过简单的图像训练后，通过ViDi EL Classify工具，系统实现了容错率控制在万分之三以内的精准检测。不仅如此，In-Sight 2800的检测速度也极为理想，即便在大视野范围内，也能每秒检测5-7个产品，确保了生产线的高效运行。