工业 AI 视觉检测：降本增效，为制造业注入智能新动力

工业 AI 视觉检测是人工智能技术在工业领域的重要应用，以下是关于它的详细介绍：

原理

• 图像采集
  ：利用工业相机、镜头和光源等设备，获取工业产品或生产场景的图像。光源确保物体表面被均匀照亮，工业相机则将光学图像转换为数字信号，以便后续处理。
• 图像处理与分析
  ：运用图像处理算法对采集到的图像进行预处理，包括降噪、灰度化、二值化等操作，提高图像质量。然后，通过特征提取算法，提取图像中的关键特征，如边缘、形状、纹理等。
• 模型训练与识别
  ：采用深度学习等人工智能算法，如卷积神经网络（CNN），对大量带有标注的图像数据进行训练，让模型学习到正常样本和缺陷样本之间的特征差异，从而具备对未知图像进行分类、检测和识别的能力。
• 决策与输出
  ：根据模型的识别结果，系统进行分析判断，确定产品是否合格、是否存在缺陷以及缺陷的类型和位置等，并输出相应的检测结果，控制执行机构进行相应的操作，如剔除不合格产品。

优势

• 提高检测精度
  ：能够检测到人工难以察觉的细微缺陷和异常，如电子元器件表面的微小划痕、金属材料内部的裂纹等，确保产品质量。
• 提升检测效率
  ：可以实现高速、实时检测，能够在短时间内处理大量的图像数据，大大提高生产线上的检测速度，满足大规模生产的需求4。
• 降低成本
  ：减少了对人工检测的依赖，降低了人力成本，同时避免了因人工疲劳、主观因素等导致的误判和漏判，减少了因质量问题带来的损失1。
• 可追溯性和数据积累
  ：能够实时记录检测数据和结果，方便对产品质量进行追溯和分析，为生产过程的优化和改进提供数据支持。