随着制造业加速推进数字化转型，质量检验在满足速度、精度与可追溯性要求方面正变得愈发关键。全新发布的 SuPAR 视觉检测解决方案，融合增强现实（AR）与人工智能（AI）技术，为车间质量控制树立了全新标杆。
最新版 SuPAR 可将 CAD 数据实时叠加显示在实体工件之上，使偏差与装配问题在检测过程中即可被即时识别。凭借全面升级的跟踪性能、CAD 与现实世界的测量能力、灵活的标注工具以及 AI 驱动的分析功能，质量检测流程变得更高效、更可靠，也更易于标准化。
跟踪能力全面升级，提升视觉检测精度
跟踪始终是 SuPAR 的核心能力。本次新版本对整个跟踪流程进行了显著增强：在 SuPAR Composer 中引入更精细的边缘创建机制，并在应用端结合动态边缘生成、高级搜索与筛选功能，使可视化效果更加平滑，系统稳定性和检测精度显著提升。
通过大量仿真测试与真实工件验证，新版 SuPAR 在跟踪精度方面取得了可量化的提升，同时为质量检测团队带来了更加直观、高效的使用体验。
CAD 到现实世界的测量能力
备受用户期待的功能终于落地。依托升级后的跟踪引擎，SuPAR 实现了 CAD-to-World Measurement 功能，可在 CAD 坐标与现实世界坐标之间进行距离估算，支持双向测量。
这一能力为装配验证、位置检测与公差评估等检测任务提供了关键的空间感知能力，使检验人员能够在车间现场直接洞察设计与实物之间的偏差。
突破 CAD 限制的灵活标注能力
在真实生产环境中，并非所有关键工艺都能在 CAD 数据中完整定义。焊缝、密封胶路径等人工工序往往需要额外的检测参考。新版 SuPAR 新增折线与多边形标注功能，使检测人员能够定义并评估 CAD 几何之外的关键特征。
这种灵活性使质量检测流程更贴近实际制造工况，更好地满足现场操作需求。
右键菜单加速检测流程
随着 SuPAR Composer 功能不断扩展，易用性与操作效率变得尤为重要。新版引入右键快捷菜单，可针对选定工具快速调用常用操作，大幅减少不必要的界面跳转，显著提升日常检测效率。
AI 目标检测新增距离评估能力
新版 SuPAR 进一步强化了 AI 能力。AI 目标检测模块现可估算目标理论位置与实际检测位置之间的距离偏差，为 AI 辅助质量检测提供更具价值的分析维度，帮助质量人员做出更精准的判断。
通过将增强现实与人工智能深度融合，SuPAR 新版本为质量检测带来了更智能、更快速、更可靠的解决方案，助力汽车、重工、国防及工业装备等行业降低人为误差、提升可追溯性，并全面提高生产效率。
了解更多信息，请访问：www.supar.eu
