在過去，制造業(yè)中常見的表面質(zhì)量檢測方法主要依賴人工目視檢查和基于編程規(guī)則的機器視覺系統(tǒng)。人工檢查不僅效率低下，而且容易受到檢測人員主觀因素的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果的一致性和可靠性難以保證?；谝?guī)則的機器視覺系統(tǒng)雖然在一定程度上提高了檢測效率，但它們通常需要大量的編程和調(diào)試工作，并且對于復(fù)雜的表面缺陷和變化的生產(chǎn)環(huán)境適應(yīng)性較差。
非監(jiān)督 AI 視覺檢測技術(shù)作為一種新興的技術(shù)，為表面質(zhì)量檢測帶來了新的思路和解決方案。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不同，非監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要大量的有標(biāo)記數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，就能夠自動從大量的無標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和特征。自動從原始圖像中提取出高層次的語義信息并學(xué)習(xí)，從獲取的圖像中提取出多個特征點，從而更準(zhǔn)確地描述物體或場景，這使得非監(jiān)督AI視覺檢測技術(shù)能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的表面質(zhì)量問題，并且具有更強的泛化能力。
例如，在電子制造行業(yè)，非監(jiān)督AI視覺檢測可以用于檢測印刷電路板（PCB）上的組件缺陷、線路覆膜和粘合問題，以及產(chǎn)品表面的劃痕、氣泡等缺陷。在汽車制造行業(yè)，它可以用于檢測車身的涂裝質(zhì)量、焊縫的完整性、沖壓件的表面缺損等。
DLIA深度學(xué)習(xí)平臺為AI視覺檢測在表面質(zhì)量檢測中的應(yīng)用提供了強大的支持。通過使用DLIA深度學(xué)習(xí)平臺，企業(yè)可以快速訓(xùn)練和優(yōu)化AI視覺檢測模型，提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。同時，DLIA深度學(xué)習(xí)平臺無需編程，并且還提供了豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化工具，幫助企業(yè)更好地理解檢測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問題，并及時采取措施進行改進，大大減少了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作量。
