AI智能视觉检测系统可实现工业产品的高效输出

工业4.0在全球制造业中掀起了一波智慧浪潮。通过智能制造系统，将极大地优化制造过程，从而提高生产线效率并降低成本。在智能制造系统中，人工智能发挥着重要作用，尤其是深度学习算法也已开始应用于生产线系统的外观检查中，以快速，准确地识别产品缺陷并实现工业产品的高效输出。AI智能视觉检查系统深度学习属于机器学习领域。它的计算方法是通过反复区分对象来获取大量数据，然后通过大量计算来保持精度接近完美。

商品检查是制造质量管理的一部分。过去，现场操作员是自己做的。但是，人的视觉检查也有其局限性。随着操作时间的延长，检查速度和准确率将降低，生产线的速度将增加。快速，产品体积越来越轻，越来越薄，越来越短，后来机器视觉检查可能会成为生产线检查的主流。

在生产线中，外观检查具有四个主要功能，包括测量，识别，定位，检查等，检查是所有功能中的难点。由于现场人员对缺陷的看法不同，它已经实现了自动化。由于系统设置或现场质量控制人员的不同，机器视觉仍然存在发货质量不一致的问题。

将深度学习引入生产线检查可以提高制造商和系统供应商的工作效率。在用户方面，视觉检查系统可以节省大量的人工成本。机器视觉软件和硬件框架的准确性和判断速度比手动工作有很多优势，并且设置完成后，您可以长时间连续工作并且使用一致的标准，这将为制造商节省大量的人力成本。

过去，机器视觉系统每次上线时都必须不断调整其设置。在智能制造的概念中，生产线必须快速响应订单并灵活地调整生产内容。当前机器视觉检查的复杂设置将难以满足灵活生产的要求。 ，只要预先训练深度学习架构，它就可以快速地在线使用，并且还可以独立学习。系统可以自动找到更好的OK / NG参数，无需人工调整。在这种状态下，每个设备的缺陷检测标准将保持一致，并且不会因品牌和使用时间的不同而有所差异。

对于系统集成商，人工智能的使用也将增强市场竞争力。人工智能正在加速其在视觉检查市场中的普及。