OmniSight 是一款基于多模态大模型的工业视觉质检系统，专为解决工业质检领域的痛点而设计。工业质检场景复杂多样，新需求层出不穷，常见场景包括视觉外观检测、零部件装配检查、物理缺陷检测、尺寸检测等。各类场景对质检算法和系统提出了不同的要求，而传统深度学习技术往往需要针对每个场景单独收集大量数据进行建模，部署周期长，难以满足生产企业对高效、灵活质检系统的需求。

在工业生产中，企业面临产品更新周期快、产线转产频繁的挑战。新产品或工艺上线时，需要在短时间内建立并验证质检系统的可靠性；生产工艺的变化或品控指标的微调，也要求质检系统能够快速迭代并适应新增缺陷样本。此外，随着工业自动化的提升，动态检测需求逐渐增多，例如：工人工序是否正确、工人安装动作是否规范、加工过程中工件变化是否符合要求等。这些场景对质检系统的灵活性和快速响应能力提出了更高的要求。

OmniSight 应运而生，通过结合先进的深度学习技术和灵活的规则配置，能够高效、精准地完成复杂工艺场景下的质量检测任务。无论是产品表面的凹坑、划痕、裂痕等物理缺陷，还是标签、铭牌、品牌logo等外观特征的错漏反检测，OmniSight 都能轻松应对。此外，系统还支持工业视频的目标跟踪和过程质检，帮助用户实现从静态到动态的全方位质量监控。

在传统工业视觉质检领域，极低发生概率的缺陷场景往往难以准确识别，给质检工作带来了严峻考验。OmniSight 基于多模态大模型的能力，不仅能够高效处理小样本数据，还具备对内容的理解能力，能够识别复杂场景中的细微缺陷。其快速部署能力和强大的硬件适配性，使其能够广泛应用于各类工业场景，助力企业提升生产效率、降低质检成本，满足工业4.0时代对智能化质检系统的迫切需求。