AI视觉检测打破传统质检困境，完成对产品生产质量的一致性检测

传统的质检手段主要依赖人工目视检查或简单的机械装置，这种方法直观且灵活，但主观判断的存在使得不同质检员之间的结果一致性难以保障，颇高的漏检率和误判率，使得产品的质量标准无法统一。面对日益复杂的生产工艺和严格的品质要求，更是难以适应现代化生产线的速度。传统的质检方法显然力不从心，效率低下成为制约生产线速度的一大瓶颈。 [图片] DLIA工业缺陷检测的崛起，就是传统质检困境的破局之道。它通过AI视觉检测技术去模拟人类视觉系统，结合了深度学习算法，实现对产品外观、尺寸、缺陷等方面的自动化检测。相比传统方式，它...【查看原文】