深度學習人工智能的工業視覺檢測              
準確、快速、高效地識別出有缺陷的部件，精密制造、提升產品品質有重要意義。人工智能和深度學習技術的進步最近啟用的自動化視覺檢測系統，其性能優于以前的人類或機器視覺過程
AI視覺檢測系統使制造商能夠準確地識別缺陷，并顯著地使用一個可以輕松且經濟地部署的高效解決方案來降低成本。該系統采用深度學習一類分類允許只使用無缺陷組件的圖像來訓練它的體系結構，而不是要求兩者的圖像的體系結構好的和有缺陷的部分學習分類器。
這在許多工業環境中具有顯著的優勢，特別是在缺陷率為 已經很低了。
           
1.AI三大突破：        
 ?收集和分析大量數據的能力              
?更快、更便宜的計算資源              
?新的神經網絡算法經過半個多世紀的人工智能研究和發展，AI既加速了這些趨勢，又利用了它們創造地標性產品。AI人工智能技術組合包括許多圖像識別系統的進步，這些系統革新了行業。
2.通過開發光學系統，在世界各地的郵政服務中開創了自動化信件分揀技術的先河字符識別系統，可以準確地讀取地址和分類郵件。
這種利用視覺信息識別、識別和分類對象的廣泛經驗為AI開發 深度學習視覺檢查系統。 AI深度學習視覺檢查系統是利用這三個突破的最新創新。特別是，該系統采用了一種單類分類算法。這使系統能夠在正類為要么不存在，要么取樣不充分，要么定義不明確。
例如，制造商可以提供許多正確制造零件的圖像，但很少有缺陷零件的圖像。與以前的機器視覺系統不同，AI視覺檢測系統能夠定義類邊界只知道消極類（好的部分）。
實際上，所有的制造過程都包括某種識別有缺陷部件的方法。許多制造商仍然完全依賴在人的檢查上，由于自動化視覺檢查以前過于不準確、緩慢和昂貴。人工智能自動化的發展方向部署后，它通常需要投入大量的資金、時間和專家資源。
AI視覺檢測系統解決了所有這些挑戰，并在多個行業的80多個設施中進行了測試。