在工业高度智能化的现代,熟练技术人员短缺、人工成本急剧上升的背景下,制造业迫切希望实现产品缺陷检测的自动化,各类制造业大厂实行多年的AI自动检测产品缺陷,开始向下兼容,出现AI自动检测产品缺陷的小型化、自动化。除去小厂培养熟练质检人员的成,新手直接上手,流水线化,不依靠人力来进行搬运、组装和检验的过程。
因此,人们对AI的期望越来越高,而AI自动检测产品缺陷小型化的呼声也越来越高,因为AI自动检测产品缺陷技术可以像人类一样识别物体的特征,并自动学习产品缺陷,实现产品判断标准。通过类人的视觉“感知”发现产品缺陷,从依赖人的经验到使用AI技术自动实现视觉缺陷检测,AI记得的经验不会忘记不会疏忽。AI技术可以实现以前难以判断的新品种、未知划痕和复杂背景的自动学习,达到不需要划痕样本或调整,也可以检测为“划痕或缺陷”的地步。
在缺陷检测过程中,DLIA工业深度学习开发平台让AI自动检测产品缺陷的技术门槛降低,得以普及到小制造厂,DLIA工业深度学习开发平台可以通过学习好产品的图像数据,在短时间内获得检测人员在多年实践中积累的“检测技术和知识”。除了再现技术工人的检测能力外,与传统的自动检测方法相比,可以减少因公差造成的良品过检,大大降低成本,提高生产效率。
从此,AI的引入不需要高标准的硬件,也不需要AI工程师构建适合不同现场环境的系统。只需利用在生产领域有丰富经验的通用DLIA工业缺陷检测系统,我们可以很容易地对产品进行缺陷检测。
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