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时间：2025-09-09 编辑：半导体检测设备服务网
智能制造新利器识渊科技长效解决工业质检的痛点
基于深度学习的工业缺陷检测方法可以降低传统人工质检的成本，提升检测的准确性与效率。作为AI质检领域的先行者，识渊科技致力于将深度学习技术应用于工业检测，为制造业提供高效、精准、可靠的解决方案。
一、深度学习技术2.0涌现工业检测新质生产力
深度学习技术1.0将传统算法中的特征提取自动化，从而不需要人类专家手动提取特征。近几年，深度学习2.0范式正在进行，即以transformer结构为基础构建的大模型+自监督学习的方式构建超大规模数据集+知识+新的算力和算法框架。识渊科技将深度学习模型的选择、设计和优化自动化，不需要AI专家手动调试，将会让深度学习在工业检测方向的通用性和泛化性迈上一个新的台阶。
二、深度学习技术2.0在工业检测领域的应用前景
工业检测任务具有高度碎片化、多样化的需求，数据与常用的深度学习研究数据差异比较大，对模型架构和超参极度敏感，需要大量标注数据来训练模型。深度学习技术2.0很大程度上解决了工业检测任务上述局限性。
（1）降低AI方案的开发门槛，加速定制效率。
之前我们需要了解很多AI模型的知识才能准确地根据工业检测任务数据类型和需求选择对的模型。现在可以利用AutoML，只需要十几小时就可以让AI自己根据任务数据和目标，设计最优的模型结构，且性能能超越人类AI专家手动设计的网络。大大降低定制化AI方案所需要的专业知识门槛，以及开发所需的时间和成本。
（2）打开深度学习的黑盒，让AI更可信和更安全。
随着一些可解释AI技术的发展，我们现在也可以在很多情况下打开深度学习的黑盒，让算法进一步向人类用户提供/解释其判断的依据，辅助人工复查，进一步提升深度学习在高风险高成本的工业视觉领域的可信度。
（3）缓解AI数据依赖，降低开发门槛。
深度学习技术2.0对于数据的依赖从供给和需求侧被大幅度缓解。识渊科技自研AIGC模型，根据SMT缺陷描述，生成逼真的缺陷数据，来辅助检测模型训练，缓解了SMT缺陷检测中不同真实数据样本分布不均衡、采集成本高的痛点。无监督/自监督/半监督等学习策略的持续进步也让深度学习算法本身对数据的依赖大大减少。识渊科技自研的无监督缺陷检测算法，只依赖ok样本，不需要任何缺陷数据，进行训练就可以准确地检测某锂电池表面缺陷区域。
识渊科技AIGC生成工业负样本图示
深度学习技术2.0自动高效地优化数据增广策略、AI模型设计、训练超参数调试、模型压缩部署等多个重要开发环节，提高了质检的准确性和效率，降低了成本投入，还实现了实时监测，挖掘了数据价值。识渊科技将持续深耕深度学习技术2.0在工业质检全产业链AI开放平台的应用研究，突破引领工业质检新范式。
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