近十年來，制造商為了不斷提升他們的利潤，已經紛紛轉向自動化解決方案。自動化和機器視覺正在逐步增強，并基于人工智能技術開發(fā)出更多應用領域。下面，讓我們看看2020年基于人工智能的視覺檢測的應用價值。

人工智能視覺檢測的概述

人工智能在視覺檢測方面的價值尤為明顯?；谌斯ぶ悄艿囊曈X檢測技術正在完善制造業(yè)商業(yè)運作的能力。 基于人工智能的視覺檢測依賴于人工智能的兩個主要優(yōu)勢：計算機視覺和深度學習。感知環(huán)境，并根據(jù)這些感知采取行動是每個人工智能系統(tǒng)都具備的核心能力。通過深度學習能夠適應一系列環(huán)境，使其在眾多行業(yè)中都有所應用。具有無限的潛力，可以快速開發(fā)，滿足制造商的需求。 與人眼能夠發(fā)現(xiàn)缺陷一樣，一個訓練有素的人工智能視覺系統(tǒng)也能做到這一點，而且效率更高?；谌斯ぶ悄艿囊曈X系統(tǒng)由感知設備和深度學習算法這兩個集成組件組成：感知設備就像“眼睛”，而深度學習算法就像“大腦”。這個集成系統(tǒng)成功地模仿了人類的眼腦解讀圖像的能力，比人眼更有效，因為人工智能“大腦”存儲了更多的信息。強大的計算能力可以快速解析可用數(shù)據(jù)，可以對照片和視頻中的物體進行分類，并執(zhí)行復雜的視覺感知任務：搜索圖像和字幕，檢測物體，識別和分類。

基于人工智能的視覺檢測的優(yōu)勢

提高效率

從前的自動化系統(tǒng)依賴于缺陷庫、異常列表和復雜的過濾器。為了確保信息的準確性，不斷積累信息、清理信息，以及重新執(zhí)行信息，其過程所花費的時間會降低有效性，浪費勞動力。人工智能和深度學習不需要長時間的編程或冗長的算法。該系統(tǒng)學習速度很快，幾個星期就能訓練完成。

產品改進和質量控制

制造商可以使用人工智能來記錄檢驗結果并評估產品質量。在整體過程中可以成功跟蹤數(shù)據(jù)并實施改進的指標包括：工藝配方、設備差異、部件供應商、工廠位置。

此外，還可以對檢測圖像和結果進行跟蹤和記錄。這些措施防止了未來的故障，從而節(jié)省了時間和額外的生產成本。在所有的計劃和檢測中應用基于深度學習的機器視覺，可以幫助制造商及早識別和解決問題。

降低勞動力成本

人工智能解決方案的一致性比大多數(shù)專業(yè)的人類審查程度要高。人類檢測員必須經過培訓，大概每次只能保持15-20分鐘的高度集中。員工流動也是一個問題，人工成本每年都會增加。由于這些原因，基于人工智能的視覺檢測比手工勞動更劃算。

應用實例 人工智能正在提高各個行業(yè)制造商的競爭力。以下是航空工業(yè)、半導體制造行業(yè)和生物科學領域的最新案例。 阿里巴巴已經奮起應對冠狀病毒帶來的醫(yī)療挑戰(zhàn)。阿里巴巴基于深度學習的視覺識別系統(tǒng)能夠在胸部CT掃描中檢測出冠狀病毒，準確率達96%。該系統(tǒng)能夠同時訪問5000例COVID-19病例，可在20秒內提供診斷。此外，該系統(tǒng)還可以區(qū)分病毒性肺炎圖像和冠狀病毒圖像。

富士通實驗室在富士通大山工廠安裝了一套圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對裝配過程的監(jiān)控，確保零件的質量保持在最佳水平。該系統(tǒng)非常成功，富士通后來在整個公司的生產基地都采用了它。 空中客車公司在2018年引進了一種基于無人機的自動飛機檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)提高了檢測質量，減少了飛機停機時間。 GlobalFoundries公司設計了一種視覺檢測系統(tǒng)，可以檢測掃描電子顯微鏡(SEM)圖像中的缺陷。該系統(tǒng)檢測晶圓圖中的缺陷，從而幫助確定半導體器件的性能。 以上案例揭示了人工智能在許多方面都不同程度的影響著我們的生活。盡管人工智能視覺永遠無法復制人類視覺，但該技術仍在所擅長的領域不斷取得進步，甚至在某些領域超越人眼和大腦。2020年，更多行業(yè)與企業(yè)將會利用這項技術來獲得更多的優(yōu)勢。