機器視覺是實現(xiàn)智能生產(chǎn)線自動化和智能化的關鍵技術之一，具有非接觸式、高精度和高效率等優(yōu)點。它能夠獲取產(chǎn)品的圖像信息，并將其轉(zhuǎn)化為可處理的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供依據(jù)。而深度學習則為機器視覺提供了強大的學習能力和分析能力，通過大量的數(shù)據(jù)訓練，深度學習模型能夠?qū)W習到復雜的特征和模式，從而更準確地識別和分類產(chǎn)品。
在實際的智能生產(chǎn)線中，深度學習和機器視覺是相互融合的。通過整合AI視覺檢測技術，讓機器設備能夠?qū)崿F(xiàn)更全面、更精準的檢測和控制。比如，在半導體制造中，結(jié)合機器視覺的圖像采集、深度學習的模型訓練和AI視覺檢測的實時判斷，可以對晶圓的質(zhì)量進行嚴格把控；在汽車制造中，AI視覺檢測能夠檢測車身表面的劃痕、凹陷等缺陷，確保每一輛汽車的外觀質(zhì)量達到標準。
當然，AI視覺檢測技術在智能生產(chǎn)線中的應用帶來了顯著的優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)的質(zhì)量和標注問題、模型的泛化能力等。為了解決這些問題，虛數(shù)科技自研了非監(jiān)督學習模型，相比于有監(jiān)督學習需要大量帶標簽的數(shù)據(jù)集，非監(jiān)督學習省去了繁瑣的人工標注環(huán)節(jié)。對于非監(jiān)督學習模型而言，我們只需要學習OK產(chǎn)品，采集OK產(chǎn)品50~100張圖片即可，無需標注，一鍵啟動訓練，然后快速得到模型。
