应用场景：发动机维修包、刹车系统套件等多零件组合包装

技术难点：包装盒内零件形状不规则、材质多样（金属、橡胶、塑料）

解决方案：

采用机器学习自学习模式：扫描标准件组合，系统自动建立重量基准模型

检测精度：±2g（可检测缺少一个垫片或螺丝）

与视觉系统协同：重量异常时触发拍照留存证据

价值体现：避免因缺件导致汽车厂生产线停线（停线成本达数万元/分钟）

优势2：经济效益维度

直接成本节约：

减少过量灌装/投料导致的物料浪费（典型回收期6-12个月）

降低因重量不合格导致的客户退货、索赔损失

避免因缺件导致的整机召回风险（汽车、电器行业尤为重要）

效率提升：

检测速度匹配产线高速度（可达600件/分钟）

24小时连续工作，无疲劳误差

减少人工检测工位，优化产线布局