在全球制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，智能化已成為工業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。AI視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)作為連接物理制造與數(shù)字智能的橋梁，正以高精度、高效率的檢測(cè)能力重塑現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量管控體系。據(jù)國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，在2025年，全球工業(yè)AI視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將突破200億美元，其在電子、汽車、醫(yī)藥等領(lǐng)域的滲透率將超過(guò)60%。
在智能化工業(yè)制造方面，AI 視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)將與其他先進(jìn)檢測(cè)手段深度融合，形成全方位、多層次的質(zhì)量檢測(cè)體系。不僅能夠?qū)Ξa(chǎn)品外觀和尺寸進(jìn)行精確檢測(cè)，還能深入到產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能層面，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的全生命周期管理。同時(shí)，隨著 5G、云計(jì)算等新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用，質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)將實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸與共享，企業(yè)可以在全球范圍內(nèi)進(jìn)行質(zhì)量協(xié)同管控，確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性與可靠性。
早期的機(jī)器視覺(jué)依賴預(yù)設(shè)規(guī)則（如閾值分割），而AI視覺(jué)檢測(cè)通過(guò)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)新缺陷類型的主動(dòng)識(shí)別。例如，虛數(shù)科技的DLIA工業(yè)深度檢測(cè)可在僅有幾張缺陷圖像的情況下，通過(guò)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等方式增強(qiáng)數(shù)據(jù)，生成仿真缺陷數(shù)據(jù)，支持30分鐘內(nèi)完成新產(chǎn)品檢測(cè)模型切換，缺陷追溯精確至毫秒級(jí)的時(shí)間，訓(xùn)練周期縮短80%，部署周期縮短60%，適應(yīng)多品種小批量生產(chǎn)需求，實(shí)現(xiàn)100%全流程工業(yè)生產(chǎn)制造監(jiān)控。
