早期產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)主要依靠人工完成，但隨著制造業(yè)規(guī)模化和工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展，出現(xiàn)了具有高精度、高速度、高準(zhǔn)確度等優(yōu)勢(shì)的基于人工智能的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)。它通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助異常檢測(cè)，利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)圖像進(jìn)行分析。以滿(mǎn)足質(zhì)量要求的完美產(chǎn)品圖像樣本為基礎(chǔ)，模型學(xué)習(xí)識(shí)別不同類(lèi)型的缺陷，將產(chǎn)品分類(lèi)為有缺陷或無(wú)缺陷，還能根據(jù)缺陷嚴(yán)重程度、類(lèi)型或狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)。如在微電子行業(yè)，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能檢測(cè)人眼看不見(jiàn)的微小形態(tài)變化，然后及時(shí)采取預(yù)防措施。
工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流包含了產(chǎn)品缺陷、生產(chǎn)狀態(tài)等豐富信息。這些數(shù)據(jù)能及時(shí)反饋生產(chǎn)過(guò)程中的問(wèn)題，根據(jù)檢測(cè)到的缺陷信息，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備的參數(shù)，如調(diào)整加工速度、溫度、壓力等，以減少缺陷產(chǎn)品的產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)的自調(diào)節(jié)，避免缺陷產(chǎn)品流入下一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從而提高整體生產(chǎn)質(zhì)量。
不僅如此，工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流還能為企業(yè)的生產(chǎn)管理提供有力支持。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以深入了解生產(chǎn)過(guò)程中的薄弱環(huán)節(jié)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，這些數(shù)據(jù)也可以用于預(yù)測(cè)性維護(hù)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障隱患，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)停滯，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。
憑借其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的特性，工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)在智能制造領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的價(jià)值，從精準(zhǔn)的缺陷識(shí)別到靈活的產(chǎn)線(xiàn)自調(diào)節(jié)，再到為生產(chǎn)管理提供多維度支持，極大地推動(dòng)了制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。在工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)的道路上，深圳虛數(shù)以其領(lǐng)先的DLIA工業(yè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)和創(chuàng)新的智能質(zhì)檢解決方案脫穎，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)與食品加工、汽車(chē)制造、電子與半導(dǎo)體、醫(yī)療制藥、金屬零件、產(chǎn)品包裝、安防監(jiān)控、等各個(gè)行業(yè)，成為這個(gè)時(shí)代時(shí)代科技創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。
