人工智能视觉检测系统实现工业产品的高效输出。

工业4.0在全球制造业掀起了智能化浪潮。通过智能制造系统，制造过程可以大大优化，从而提高生产线的效率，降低成本。在智能制造系统中，人工智能发挥了重要作用，尤其是深度学习算法，开始应用于生产线系统的视觉检测，快速准确地识别商品缺陷，实现工业产品的高效生产。

人工智能智能视觉检测系统的深度学习属于机器学习领域，其计算方法是通过不断重复判断物体获取大量数据，然后通过大量的计算使精度接近完美，盈泰德科技指出，目前深度学习已广泛应用于各个领域，而制造业的视觉检测是其中的重点应用。


货物检验是制造业质量管理的一个环节，过去都是由现场作业人员亲力亲为，但人眼目测也有其局限性，检验速度和准确率会随着作业时间的延长而降低，再加上生产线的速度越来越快，货物的体积也越来越小，后期的机器视觉检验将成为生产线检验的主流。

在生产线上，视觉检测有四个主要功能，包括测量、识别、定位、检查等。，而检测是所有功能中的一个困难部分。由于现场人员对缺陷的认识不同，即已经自动化的机器视觉，由于系统设置或现场质量管理人员的不同，仍然存在出货商品质量不一致的问题。为了解决这个问题，英泰德认为深度学习将是一个更好的方法。

将深度学习导入生产线检测，可以提高制造业和系统供应商两端的工作效率。在用户方面，视觉检测系统可以节省大量的劳动力成本。机器视觉软硬件架构的准确性和判断速度比劳动力有很多优势。设置完成后，可以长时间、连续、符合标准的工作，可以为制造商节省大量的劳动力成本。

过去的机器视觉系统每次上线都要不断调整设置。在智能制造概念中，生产线必须能够快速响应订单，灵活调整生产内容。现行机器视觉检测的复杂设置将难以满足灵活的生产要求。只要提前通过培训，深度学习架构就可以快速上线使用，也可以自主学习。系统可以自动找到更好的OK/NG参数，不需要人员调整。在这种情况下，各设备的缺陷检测标准将是一致的，不会因品牌和使用时间而异。

对于系统整合商来说，使用人工智能也会增强市场竞争力。AI正在视觉检测市场加速普及。
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