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    人工智能最終將改變游戲規(guī)則，幾乎在每個(gè)領(lǐng)域都有無(wú)數(shù)的應(yīng)用。人工智能現(xiàn)在正在進(jìn)入生產(chǎn)和制造領(lǐng)域，從而使其能夠利用深度學(xué)習(xí)的力量，并在此過程中提供更快，更便宜和更出色的自動(dòng)化。

    什么是視覺檢測(cè)？

    它涉及出于質(zhì)量控制目的對(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行分析。視覺檢測(cè)還可以用于生產(chǎn)中的各種產(chǎn)品的內(nèi)部和外部檢測(cè)。

    什么時(shí)候需要視覺檢測(cè)？

    盡管視覺檢測(cè)用于制造中的質(zhì)量或缺陷檢測(cè)，但可以將其用于非生產(chǎn)環(huán)境中，以確定是否存在指示“目標(biāo)”并防止?jié)撛谪?fù)面影響的特征。

    在許多需要外觀檢測(cè)的行業(yè)中，一些行業(yè)認(rèn)為外觀檢是非常重要的，也是企業(yè)優(yōu)先要考慮的事情，因?yàn)榭赡苡赏庥^檢測(cè)導(dǎo)致的任何錯(cuò)誤的潛在成本非常高。高端設(shè)備昂貴，報(bào)廢，返工或客戶流失。視覺檢測(cè)的優(yōu)先領(lǐng)域包括飛機(jī)維修，食品工業(yè)，醫(yī)藥和藥品，工業(yè)品等。

    根據(jù)研究，人工檢測(cè)錯(cuò)誤通常在20％到30％之間。一些缺陷可以歸因于人為錯(cuò)誤，而其他缺陷則歸因于空間限制。通過培訓(xùn)和實(shí)踐可以減少一些錯(cuò)誤，但不能完全消除。

    制造過程中的外觀檢測(cè)錯(cuò)誤采取以下兩種形式之一：漏檢現(xiàn)有缺陷或?qū)Σ淮嬖诘娜毕葸M(jìn)行錯(cuò)誤識(shí)別（誤報(bào)）。與誤報(bào)率相比，漏檢要高得多。遺漏將導(dǎo)致質(zhì)量下降，錯(cuò)誤警報(bào)將導(dǎo)致不必要的生產(chǎn)成本和整體浪費(fèi)。

    為什么不能僅僅用手動(dòng)檢查？

    1、檢查員速度慢，效率低下。

    2、人工檢查的局限性。

    3、視力不精確。人眼無(wú)法進(jìn)行精確的測(cè)量，尤其是在小范圍內(nèi)。即使在比較兩個(gè)相似的對(duì)象時(shí)，眼睛也可能不會(huì)注意到一個(gè)對(duì)象比另一個(gè)對(duì)象稍小或更大。這個(gè)概念也適用于特征，例如表面粗糙度，尺寸和任何其他需要測(cè)量的因素。

    4、成本高。由于任命了（幾名）訓(xùn)練有素的人員，人工成本仍然很高。從成本的角度來看，人工檢查操作員的年薪可能在5萬(wàn)-8萬(wàn)之間。

    新時(shí)代的替代

    自動(dòng)化的外觀檢查可以通過使外觀檢查的整個(gè)過程獨(dú)立于任何人工干預(yù)來克服這些問題。使用自動(dòng)化系統(tǒng)通常會(huì)超過手動(dòng)檢查的標(biāo)準(zhǔn)。使用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺，可以構(gòu)建智能系統(tǒng)來執(zhí)行全面的質(zhì)量檢查，直至最小的細(xì)節(jié)。我們不需要走路和說話的機(jī)器人即可自動(dòng)執(zhí)行檢查和其他生產(chǎn)。需要最少的物理設(shè)備來自動(dòng)化外觀檢查過程。相反，由于使用了深度學(xué)習(xí)，該過程變得更加智能。該方法通常涉及諸如圖像采集，預(yù)處理，特征提取和分類之類的步驟。這也被歸類為廣義圖像識(shí)別。