現(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和功能日益復(fù)雜，對(duì)檢測(cè)的要求也越來(lái)越高。人工智能工業(yè)檢測(cè)解決方案可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)和識(shí)別復(fù)雜的產(chǎn)品特征和缺陷模式，滿足復(fù)雜的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)需求。根據(jù)特征分析的結(jié)果，AI機(jī)器視覺系統(tǒng)會(huì)輸出檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，AI機(jī)器視覺系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策，如將不合格產(chǎn)品自動(dòng)剔除出生產(chǎn)線，或者對(duì)存在輕微缺陷的產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)記分級(jí)以便進(jìn)一步處理。
AI機(jī)器視覺的應(yīng)用為工業(yè)制造企業(yè)帶來(lái)了新的技術(shù)手段和管理理念，制造業(yè)企業(yè)可以基于檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中的潛在問(wèn)題和改進(jìn)方向，從而推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新。例如，在包裝印刷制造領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)印刷制品的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)可以優(yōu)化印刷參數(shù)，提高印刷產(chǎn)品的精度和質(zhì)量，開發(fā)出更具穩(wěn)定性的印刷產(chǎn)品。
目前，AI機(jī)器視覺的人工智能工業(yè)檢測(cè)解決方案里，獲取足夠數(shù)量且具有代表性的檢測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)注是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。尤其是對(duì)于一些復(fù)雜產(chǎn)品的檢測(cè)，數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本較高。應(yīng)對(duì)措施是建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)之間共享部分檢測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)虛數(shù)科技建議采用自動(dòng)化標(biāo)注工具，如DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，以此來(lái)提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率。
人工智能工業(yè)檢測(cè)解決方案，特別是AI機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用，為工業(yè)制造轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。雖然在實(shí)施過(guò)程中面臨著技術(shù)、數(shù)據(jù)和人才等多方面的挑戰(zhàn)，但虛數(shù)科技通過(guò)有效的應(yīng)對(duì)策略，如技術(shù)研發(fā)合作、數(shù)據(jù)共享與安全管理等，充分發(fā)揮了DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、推動(dòng)智能化生產(chǎn)和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展等方面的優(yōu)勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信AI機(jī)器視覺檢測(cè)在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用將不斷拓展和深入，為工業(yè)制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)做出更大的貢獻(xiàn)。
