AI 赋能视觉质检深度学习目标检测系统

工业智能化离不开视觉检测，准确率提升是关键

在工业生产过程中，视觉检测是其中的关键一环，需要准确、快速地鉴别出有瑕疵的部件。

长久以来，这一对产品进行分析检查的步骤通常需要人眼辨识，这就需要对检验人员进行系统培训。合格的视觉检验员通过综合运用各种鉴别知识和技能。

很早就有研究表明，人工视觉检验的错误率通常在 20% – 30%，其中有些是由于操作失误产生，还有些是因为本身操作空间有限，从而无法避免产生失误。虽然通过对人工进行定期培训可以降低错误概率，但仍然无法完全避免。

依靠人工的视觉检测还有先天的局限性，人眼虽然比任何相机都高级很多，但依然会被“欺骗”，例如当我们看到如下图案时，就产生了不同的错觉。

人眼无法进行精确测量的特性以及企业用工成本的增加，让传统人工视觉检测难以应对新的要求。而且，视觉检测在核电站、飞机维护、医疗器械等特殊行业领域中事关重大，一旦出现问题后果不堪设想。因此，完全依靠传统人工视觉检测显然局限多多。

解放双眼，AI智能检测系统助力工业视觉检测智能化

现在，基于 AI 的工业视觉检测拥有更宽的视觉频谱，可识别的类型更多样。在系统得到充分学习训练的情况下，能对检测目标批量进行持续、准确的测量。错误率、成本大幅下降的同时，效率得到了极大的提升。另外，在一些危险或有害的环境条件下也能轻松完成任务，解决了在一些操作空间或环境下，不适合人工检测的问题。

而基于AI 技术的视觉检测系统不仅可以克服上述难题，还能在整个操作过程中无需人工干预，自动化进行视觉检测。这使得检测效率与效果均得到大幅提升。

AI采用深度学习技术，让整个过程更加智能

深度学习技术使用含有数千层次的神经网络来模拟人的思考方式，进而能达到从复杂图样中区分出常态，并筛选出异常、差异特征等效果。

因此，深度学习很好地将人类视觉检测的适应性和计算机系统的速度及健全性结合在了一起。

此外，由于云计算的底层支持，通过使用AI可以低成本调度大规模计算资源并实现弹性，因此可以平滑实现多层次的深度神经网络计算，来模拟人脑中的神经网络过程。

这给生产技术赋予了奇迹般的新能力，得以识别影像，区分趋势，并做出智能预测及决定。

从初始训练发展出的核心逻辑开始，深度神经网络可通过新的影像、语音和文字等来持续迭代优化其自身表现。而与之结合的机器视觉技术可以很容易地评估出人眼所看不出的各种细微物体的细节，这给检测带来了更高的可靠性和更小的错误率。

因此，当二者结合后，这种基于深度学习的影像分析可以用来应对很多更复杂的视觉检测需求，其效果是过去人工目检或单纯机器视觉系统都无法达到的。

AI 视觉检测创造一流价值，可以帮助企业更多

在 AI 技术的加持下，工业视觉检测正在发挥更大的价值：更快速的分辨效率、更可靠的分辨结果、更准确的测量标准、更灵活的测量环境，能够适应危险有害环境等。

在工业化到智能化的转变过程中，AI、云计算正在发挥重要的推动作用，通过自身 AI 能力不断为客户创造价值。

在未来，将为工业智能化发展提供更多可靠的解决方案。

如果，你的工业生产线中，觉得传统的机器视觉或者质检员效率达不到你想要的要求，那么，你不妨和我们聊聊，我们会从专业的角度给你量身设计一套合适你的方案，然后听取你的意见，即使没打成合作，我们也希望能多认识一位朋友！