2020 年基于 AI 的视觉检测的价值

十多年来，制造商已经转向自动化解决方案来提高他们的底线。自动化和机器视觉现在正在增强，甚至被人工智能取代。以下是2020年基于人工智能的视觉检测的价值。

基于人工智能的视觉检测价值

在视觉检查方面，被人工智能取代尤其如此。基于人工智能的视觉检测技术的使用正在改变制造业改善业务运营的能力。

基于人工智能的视觉检测依赖于人工智能的两大优势：计算机视觉和深度学习。每个 AI 系统都具备感知环境（计算机视觉）并根据这些感知采取行动（深度学习）的核心能力。

作为深度学习的结果，人工智能可以适应一系列环境，使其在众多行业中发挥作用。它具有无限的潜力，可以快速开发以满足制造商的需求。

训练有素的人眼可以检测缺陷。一个训练有素的基于人工智能的视觉系统可以做到这一点——但效率更高。就像人眼一样，基于人工智能的视觉系统捕捉图像并将其发送到中央“大脑”进行处理。

基于人工智能的视觉系统由两个集成组件组成。传感设备充当“眼睛”，而深度学习算法充当“大脑”。该集成系统成功模拟了人眼-大脑解读图像的能力。

基于人工智能的视觉系统比人眼更高效，因为人工智能“大脑”存储的信息量更大。

强大的计算能力可以快速解析可用数据。该系统可以对照片和视频中的物体进行分类，并执行复杂的视觉感知任务。

基于 AI 的视觉系统可以搜索图像和字幕、检测对象以及对多媒体进行分类。

得益于基于深度学习的视觉处理，基于人工智能的视觉检测系统可以感知外观缺陷并检测一般或概念表面上的缺陷（mobidev dot biz）。

几十年前的自动化系统依赖于缺陷库、异常列表和复杂的过滤器。积累这些信息、清理它以确保准确性以及重新实施它所花费的时间会降低其有效性。还浪费人力。

AI 和深度学习不需要长时间的编程或冗长乏味的算法。基于 AI 的视觉检测系统可能由多名质量工程师和训练图像数据集构建。该系统学习迅速，并在数周内集成。

制造商可以使用人工智能来记录检测结果并评估产品质量。一些可以成功跟踪并与具体愿景数据相关联的整体流程改进计划指标包括：

此外，还可以跟踪和记录检查图像和结果。这些举措可防止未来出现故障，从而节省时间和额外的生产成本。在所有计划和检查中应用基于深度学习的机器视觉有助于制造商及早识别和解决缺陷。

人工智能解决方案的一致性比大多数专家人工检查员更高。人工检查员必须接受培训，并且一次只能保持高度专注 15-20 分钟。人工成本每年都会产生，员工流动是一个问题。出于这些原因，基于人工智能的视觉检查比手工劳动更具成本效益。

人工智能正在提高各个行业制造商的竞争力。以下是航空业、半导体制造业和生物科学领域的近期用例。

阿里巴巴已经崛起以应对冠状病毒带来的医疗保健挑战。阿里巴巴基于深度学习的视觉识别系统能够以 96% 的准确率在胸部 CT 扫描中检测冠状病毒。该系统访问了 5,000 个 COVID-19 病例，可以在 20 秒内提供诊断。此外，该系统还可以区分病毒性肺炎图像和冠状病毒图像。

富士通实验室在富士通的小山工厂实施了图像识别系统。该系统通过监督装配过程，确保以最佳质量水平生产零件。该系统非常成功，以至于富士通在公司的整个生产基地都实施了该系统。

空客于 2018 年推出了基于无人机的自动化飞机检查系统。该系统提高了检查质量并减少了飞机停机时间。

GlobalFoundries 是半导体制造领域的领导者。该公司设计了一种视觉检测系统，可以检测扫描电子显微镜 (SEM) 图像中的缺陷。该系统检测晶圆图中的缺陷，然后帮助确定半导体器件的性能。

上面列出的用例揭示了人工智能在多大程度上能够自动化我们生活的许多方面。尽管人工智能视觉永远不会复制人类视觉，但该技术会继续对信息进行分类，并以人眼和大脑无法做到的方式进步。并且只有人类才会考虑如何利用这项技术获得优势。

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