在當今快速發(fā)展的制造業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)檢測是確保產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷進步和機器視覺技術(shù)的日益成熟，以AI+機器視覺為核心驅(qū)動力的新一代制造業(yè)工業(yè)檢測模式正在興起。這種新模式為制造業(yè)帶來了前所未有的變革機遇，也正在逐步重塑整個工業(yè)檢測的格局。
AI中的深度學(xué)習(xí)算法為機器視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用提供了強大的分析能力，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），它能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的特征。在DLIA工業(yè)視覺檢測中，深度學(xué)習(xí)算法可以對大量的工業(yè)產(chǎn)品圖像進行訓(xùn)練，從而準確識別出諸如微小的劃痕、裂縫等缺陷。這是傳統(tǒng)的基于規(guī)則的檢測算法難以做到的，因為傳統(tǒng)算法需要人工定義復(fù)雜的特征規(guī)則，而深度學(xué)習(xí)算法可以自行從數(shù)據(jù)中挖掘特征，大大提高了檢測的準確性和魯棒性。
在新一代制造業(yè)中，很多生產(chǎn)過程是高速連續(xù)的，如飲料瓶的高速灌裝生產(chǎn)線。以AI+機器視覺為核心驅(qū)動力，這就意味著其飲料瓶的高速灌裝生產(chǎn)線檢測系統(tǒng)具有高效的數(shù)據(jù)處理能力，在短時間內(nèi)完成對數(shù)百張圖像的檢測，做到實時監(jiān)控生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，一旦發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在異常情況，如飲料瓶的液位不正常、瓶身有裂縫等，會立即發(fā)出警報并停止生產(chǎn)線，避免大量不良品的產(chǎn)生，提高生產(chǎn)效率，滿足大規(guī)模生產(chǎn)需求。
