在工業(yè)生產(chǎn)中，缺陷和異常的檢測對于保障質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。在許多情況下，人工質(zhì)檢習(xí)慣于在產(chǎn)品下線時對其進行檢查。然而，隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的出現(xiàn)，現(xiàn)在可以使用自定義模型來檢測產(chǎn)品中的缺陷和異常。在這篇文章中，我們將探討機器學(xué)習(xí)在視覺檢測中的應(yīng)用，并討論它為制造商提供的一些好處。我們將研究不同行業(yè)的實際應(yīng)用，并了解為什么基于人工智能的視覺異常檢測在現(xiàn)代制造設(shè)備中越來越受歡迎。

生產(chǎn)線的傳統(tǒng)檢驗

自工業(yè)時代開始以來，制造商一直在使用不同的技術(shù)來監(jiān)控裝配線上的工藝和產(chǎn)品質(zhì)量。早期的產(chǎn)品質(zhì)量檢測主要靠人工來完成。但隨著制造業(yè)規(guī)模化和工業(yè)自動化的發(fā)展，在生產(chǎn)線上監(jiān)控質(zhì)量和檢測問題自然變得越來越困難。質(zhì)檢員很難處理大批量數(shù)量的產(chǎn)品，個人主觀性容易影響檢測結(jié)果。再加上任務(wù)的單調(diào)性、重復(fù)性，會導(dǎo)致疲勞，更是增加出錯的可能。

異常檢測自動化簡介

自動化對制造商來說是一個突破，他們能夠在不影響質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的情況下大幅增加產(chǎn)量。目前的科技水平已經(jīng)能夠在大部分生產(chǎn)流程中實現(xiàn)自動化，包括最容易出錯的任務(wù)，如缺陷和異常檢測?？萍奸_發(fā)人員正常改變傳統(tǒng)規(guī)則，用靈活的、自學(xué)習(xí)的和自我改進的方法取代程序化的、適應(yīng)性差的方法。

計算機視覺和機器學(xué)習(xí)輔助異常檢測

傳統(tǒng)的視覺檢測有許多局限性—最大的局限性是反應(yīng)相對緩慢。一旦機器檢測到異?；蛉毕荩梢杂|發(fā)自動反饋，而在沒有人工智能的情況下，這些操作必須手動執(zhí)行。在生產(chǎn)制造過程，每一秒都很重要，這會適得其反。比如在制藥行業(yè)，一個相對較小的問題可能會影響整個批次，造成巨大損失。

另外質(zhì)量保證的一致性。有了自動化工具，所有關(guān)于缺陷和異常的數(shù)據(jù)都會留在系統(tǒng)中。機器可以從中得出結(jié)論，不斷提高其檢測能力。而在傳統(tǒng)的缺陷和異常檢測方法中，質(zhì)量檢測的有效性可能會隨著任何人員變動而大幅下降而增加成本。

基于人工智能的計算機視覺可以解決這些問題，提高了質(zhì)量控制和質(zhì)量保證。

基于人工智能的計算機視覺能否檢測缺陷并識別異常？

人工智能模仿人類行為——作為其分支，計算機視覺再現(xiàn)了人類解讀圖像的能力。該技術(shù)借鑒了人類視覺系統(tǒng)的復(fù)雜性，模仿其處理視覺信息的方式。雖然拍攝圖像的謎團在數(shù)百年前就被解開了（并隨著相機的發(fā)明而被封存），但圖像解釋它一直是一個困難的部分。有了人工智能，這一切成為可能。