應用場景：發動機維修包、剎車系統套件等多零件組合包裝
技術難點：包裝盒內零件形狀不規則、材質多樣（金屬、橡膠、塑料）
解決方案：
采用機器學習自學習模式：掃描標準件組合，系統自動建立重量基準模型
檢測精度：±2g（可檢測缺少一個墊片或螺絲）
與視覺系統協同：重量異常時觸發拍照留存證據
價值體現：避免因缺件導致汽車廠生產線停線（停線成本達數萬元/分鐘）
優勢2：經濟效益維度
直接成本節約：
減少過量灌裝/投料導致的物料浪費（典型回收期6-12個月）
降低因重量不合格導致的客戶退貨、索賠損失
避免因缺件導致的整機召回風險（汽車、電器行業尤為重要）
效率提升：
檢測速度匹配產線高速度（可達600件/分鐘）
24小時連續工作，無疲勞誤差
減少人工檢測工位，優化產線布局
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