AI深度学习与机器视觉

智慧工业、智慧能源、智慧金融......当前，人工智能技术引领的新一轮科技革命和产业变革浪潮，正在助推我国现代化产业体系升级，加速经济社会进入智能时代。基于AI深度学习的强大学习能力和缺陷快速响应能力，机器视觉领域引入AI深度学习技术，其便在工业检测领域中取得了巨大进步。产品的质量控制在工业生产制造中的作用日趋显著，使用AI深度学习与机器视觉的融合技术来检测产品外观缺陷，有利于提高整体产品的检测效率和质量。

在具体的生产中，由于有着生产流程、生产线设备与现场环境等多方面条件的限制，导致产品表面出现一些缺陷，如塑料零件的缺胶、黑点、花料、划伤等缺陷；印刷物表面的色斑、划伤、漏印等缺陷。这种产品的表面缺陷不仅直接关系到产品自身的外观是否混乱，更加有可能影响产品的使用性能。因而，在产品生产加工时便加入产品的外观缺陷检测，便于及时发现缺陷，并进行控制，防止缺陷产品的流出，对企业声誉与收益造成不良影响。

产品所在的生产环境不同，从而造成的缺陷问题也千奇百怪，这不仅降低了生产效率，也让制造企业在企业用人上付出了大量成本，流水线的高速运转更是给质检人员带来了巨大的压力，人是有极限的。在高速生产环境下，还要保证产品的高质量，这存在很大的矛盾，而且生产人员不可能在设备生产一个产品之后，就立刻能判断出生产的产品是否合格。AI深度学习与机器视觉的存在就是通过连接生产线，实现生产加工检测的一体化。

AI深度学习与机器视觉表面缺陷检测内容广泛，除了能检测产品的外观缺陷外，还可以分类识别产品。随着国家对智慧工厂和智能制造不断投资，国内的机器视觉企业宛如雨后春笋般飞速发展，其市场上视觉缺陷检测软件也不断更新换代创新。深圳市虚数科技有限公司就是这样一家企业，将AI深度学习与机器视觉结合，创建了DLIA工业缺陷检测平台，凭借多年积累的丰富应用经验，将AI深度学习与机器视觉应用于现代工业中，为国内外超百家企业提供智能服务，深受市场认可。