AI視覺技術(shù)是人工智能與計算機視覺技術(shù)的結(jié)晶，在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工檢測在面對復(fù)雜的產(chǎn)品尺寸、外觀、顏色和缺陷等多維度檢測時非常容易出現(xiàn)誤差。而AI視覺技術(shù)借助機器學習和深度學習算法，能夠?qū)Ξa(chǎn)品進行高精度的圖像識別檢測。它可以精確到毫米甚至更小的單位，識別產(chǎn)品表面微小的缺陷或者細微的顏色差異。就像在電子產(chǎn)品制造中，對于微小的電子元件的檢測，AI視覺技術(shù)能夠快速準確地判斷其是否存在焊接缺陷或者尺寸偏差，這是人工檢測難以企及的精度水平。
在工業(yè)生產(chǎn)線上，時間就是效益。AI視覺技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)實時檢測，大大縮短了檢測周期。以汽車制造為例，在汽車零部件的組裝過程中，AI視覺系統(tǒng)可以快速對零部件進行識別和檢測，確保每個零部件都符合裝配要求。它不需要休息，更不會因為疲勞而降低檢測速度。而且，AI視覺技術(shù)可以同時對多個產(chǎn)品或者多個部位進行檢測，實現(xiàn)并行處理，極大地提高了生產(chǎn)效率，使得企業(yè)能夠在相同的時間內(nèi)生產(chǎn)出更多的合格產(chǎn)品。
AI+機器視覺的融合造就了DLIA工業(yè)檢測系統(tǒng)，它是基于深度學習算法的機器視覺檢測工具。深度學習算法賦予了DLIA強大的自學習能力。它可以通過大量的樣本數(shù)據(jù)進行學習，不斷優(yōu)化檢測模型。并且，隨著檢測數(shù)據(jù)的不斷積累，DLIA的檢測準確率會不斷提高，適應(yīng)不同的工業(yè)制造場景，無論是簡單的機械零件制造還是復(fù)雜的電子設(shè)備組裝，都能發(fā)揮出其高效的檢測能力。當然，DLIA不單單可以應(yīng)用在檢測上，它從原材料的檢測到成品的出廠檢驗，每一個環(huán)節(jié)都能參與。
