人工智能最后将更改游戏规则，几乎在每颗领域都有很多的应用。人工智能现在正在进入生产和制造领域，从而使其可以利用深度学习的力量，并在此过程中提供更快，更廉价和更出色的自动化。
什么是视觉检测？
它涉及出于质量操纵目的对生产线上的产品完成分析。视觉检测还可以用于生产中的各类产品的内部和外部检测。
视觉检测
什么时候必须视觉检测？
尽管视觉检测用于制造中的质量或缺陷检测，但可以将其用于非生产环境中，以确定是不是存在指示“目标”并防止潜在负面妨碍的特征。
在很多必须外型检测的行业中，一些行业认为外型检是特别重要的，也是企业优先要考虑的情况，由于可能由外型检测造成的任何错误的潜在成本特别高。高端设备昂贵，报废，返工或用户流失。视觉检测的优先领域包括飞机维护，食品工业，医药和药品，工业品等。
依照研究，人工检测错误一般在20％到30％之间。一些缺陷可以归因于人为错误，而其他缺陷则归因于空间限制。通过培训和实践可以减少一些错误，但不能完全消除。
制造过程中的外型检测错误采取以下两种形式之一：漏检现有缺陷或对不存在的缺陷完成错误识不（误报）。与误报率相比，漏检要高得多。遗漏将造成质量下落，错误报警将造成不必要的生产成本和整体白费。
人工智能
为什么不能仅仅用手动检测？
1、检测员速度慢，效率低下。
2、人工检测的局限性。
3、视力不精确。人眼无法完成精确的测量，尤其是在小范围内。即使在较为两颗相似的对象时，眼睛也可能不可能留意到一颗对象比另一颗对象稍小或更大。那颗概念也适用于特征，例如表面粗糙度，规格型号和任何其他必须测量的要素。
4、成本高。由于任命了（几名）训练有素的人员，人工成本仍然很高。从成本的视角来看，人工检测操作员的年薪可能在5万-8万之间。
新时代的替代
自动化的外型检测可以通过使外型检测的整颗过程独立于任何人工干预来克服这些咨询题。使用自动化系统一般会超过手动检测的规范。使用深度学习和机器视觉，可以构建智能系统来执行全面的质量检测，直至最小的细节。我们不必须走路和讲话的机器人即可自动执行检测和其他生产。必须最少的物理设备来自动化外型检测过程。相反，由于使用了深度学习，该过程变得更加智能。该方法一般涉及诸如图像采集，预处理，特征提取和分类之类的步骤。这也被归类为广义图像识不。
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