2020年AI视觉检测的应用价值

近十年来，制造商为了不断提升他们的利润，已经纷纷转向自动化解决方案。自动化和机器视觉正在逐步增强，甚至被人工智能所取代。下面，让我们看看2020年基于人工智能的视觉检测的应用价值。

人工智能视觉检测的价值

在视觉检测方面，人工智能的价值尤为明显。基于人工智能的视觉检测技术正在完善制造业商业运作的能力。

基于人工智能的视觉检测依赖于人工智能的两个主要优势：计算机视觉和深度学习。每个人工智能系统都具备感知环境，并根据这些感知采取行动的核心能力。

人工智能通过深度学习能够适应一系列环境，使其在众多行业中都有所应用。它具有无限的潜力，可以快速开发，以满足制造商的需求。

基于AI的视觉检测的概念

与人眼能够发现缺陷一样，一个训练有素的人工智能视觉系统也能做到这一点，而且效率更高。基于人工智能的视觉系统捕捉图像，并将其发送到中央“大脑”进行处理。

就像人类的大脑一样，人工智能“大脑”通过将图像与现有知识进行对比，从而获得详细的含义。

基于人工智能的视觉系统由这两个集成组件组成：感知设备就像“眼睛”，而深度学习算法就像“大脑”。这个集成系统成功地模仿了人类的眼脑解读图像的能力。

基于人工智能的视觉系统比人眼更有效，因为人工智能“大脑”存储了更多的信息。

强大的计算能力可以快速解析可用数据。该系统可以对照片和视频中的物体进行分类，并执行复杂的视觉感知任务。

基于人工智能的视觉系统可以搜索图像和字幕，检测物体，识别和分类。

基于人工智能的视觉检测的好处

1. 快速实现

几十年前的自动化系统依赖于缺陷库、异常列表和复杂的过滤器。为了确保信息的准确性，不断积累信息、清理信息，以及重新执行信息，其过程所花费的时间会降低有效性，浪费劳动力。

人工智能和深度学习不需要长时间的编程或冗长的算法。该系统学习速度很快，几个星期就能训练完成。

2. 产品改进和质量控制

制造商可以使用人工智能来记录检验结果并评估产品质量。在整体过程中可以成功跟踪数据并实施改进的指标包括：

• 工艺配方
• 设备差异
• 部件供应商
• 工厂位置

此外，还可以对检测图像和结果进行跟踪和记录。这些措施防止了未来的故障，从而节省了时间和额外的生产成本。在所有的计划和检测中应用基于深度学习的机器视觉，可以帮助制造商及早识别和解决问题。

3.降低劳动力成本

人工智能解决方案的一致性比大多数专业的人类审查程度要高。人类检测员必须经过培训，大概每次只能保持15-20分钟的高度集中。员工流动也是一个问题，人工成本每年都会增加。由于这些原因，基于人工智能的视觉检测比手工劳动更划算。

用例

人工智能正在提高各个行业制造商的竞争力。以下是航空工业、半导体制造行业和生物科学领域的最新用例。

阿里巴巴已经奋起应对冠状病毒带来的医疗挑战。阿里巴巴基于深度学习的视觉识别系统能够在胸部CT扫描中检测出冠状病毒，准确率达96%。该系统能够同时访问5000例COVID-19病例，可在20秒内提供诊断。此外，该系统还可以区分病毒性肺炎图像和冠状病毒图像。

富士通实验室在富士通大山工厂安装了一套图像识别系统。该系统通过对装配过程的监控，确保零件的质量保持在最佳水平。该系统非常成功，富士通后来在整个公司的生产基地都采用了它。

空中客车公司在2018年引进了一种基于无人机的自动飞机检测系统。该系统提高了检测质量，减少了飞机停机时间。

GlobalFoundries是半导体制造业的领导者。该公司设计了一种视觉检测系统，可以检测扫描电子显微镜(SEM)图像中的缺陷。该系统检测晶圆图中的缺陷，从而帮助确定半导体器件的性能。