人工智能最终改变了游戏规则，几乎在所有领域都有无数的应用。 人工智能现在已经进入生产和制造领域，可以利用深度学习的力量，在这个过程中提供更快、更便宜、更好的自动化。

　　什么是机器视觉检测？

　　这涉及生产线上产品的质量管理分析。 视觉检测也可用于生产中各种产品的内外检测。

　　什么时候需要机器视觉检测？

　　视觉检查用于生产中的质量或缺陷检查，但可以在非生产环境中使用，以确定是否存在指示目标，并避免潜在的不良影响。

　　许多需要外观测试的行业都认为外观测试非常重要。 企业应该优先，因为外观测试可能导致的错误的潜在成本非常高。 高端设备价格昂贵、报废、返工或客户损失。 视觉测试的优先事项包括飞机维护、食品工业、医药、药品、工业产品等。

　　研究表明，人工检测到的错误通常在20%到30%之间。 有些缺陷是由人为错误引起的，有些是由空间限制引起的。 有些错误可以通过培训和实践减少，但不能完全消除。

　　制造过程中的外观检查错误，采用以下两种形式之一。 遗漏检测现有的缺陷，或者将不存在的缺陷误识别(误报)。 与误报率相比，漏检率要高得多。 泄漏会导致质量下降，错误预警会导致不必要的生产成本和整体浪费。

　　人工智能

　　为什么不能只做手动检查？

　　1 .检查员速度慢，效率低。

　　2 .人工检测极限。

　　3 .视力不准确。 人眼无法准确测量。 特别是在狭小的范围内。 比较两个相似的对象时，眼睛可能不会注意到一个对象比另一个对象小还是大。 这个概念也适用于表面粗糙度、尺寸等需要测量的要素。

　　4 .成本很高。 由于任命了(数名)经过培训的人员，劳动力成本仍然很高。 从成本的角度来看，手工检查操作员的年薪可能在5万人- 8万人之间。

　　取代新时代

　　自动外观检查可以通过使整个外观检查过程独立于手动干预来克服这些问题。 自动化系统的使用通常超过了手动检查的标准。 通过利用深度学习和机器视觉，可以构建智能系统进行全面的质量检查，直到最小化细节。 不用行走和说话的机器人，我们就能自动进行检查和其他生产。 自动化外观检查过程需要最低限度的物理设备。 相反，通过深度学习的使用，这个过程变得更加智能了。 该方法通常涉及图像采集、预处理、特征提取和分类等步骤。 这也被分类为广义图像识别。