深度学习人工智能的工业视觉检测              
准确、快速、高效地识别出有缺陷的部件，精密制造、提升产品品质有重要意义。人工智能和深度学习技术的进步最近启用的自动化视觉检测系统，其性能优于以前的人类或机器视觉过程
AI视觉检测系统使制造商能够准确地识别缺陷，并显著地使用一个可以轻松且经济地部署的高效解决方案来降低成本。该系统采用深度学习一类分类允许只使用无缺陷组件的图像来训练它的体系结构，而不是要求两者的图像的体系结构好的和有缺陷的部分学习分类器。
这在许多工业环境中具有显著的优势，特别是在缺陷率为 已经很低了。
           
1.AI三大突破：        
 •收集和分析大量数据的能力              
•更快、更便宜的计算资源              
•新的神经网络算法经过半个多世纪的人工智能研究和发展，AI既加速了这些趋势，又利用了它们创造地标性产品。AI人工智能技术组合包括许多图像识别系统的进步，这些系统革新了行业。
2.通过开发光学系统，在世界各地的邮政服务中开创了自动化信件分拣技术的先河字符识别系统，可以准确地读取地址和分类邮件。
这种利用视觉信息识别、识别和分类对象的广泛经验为AI开发 深度学习视觉检查系统。 AI深度学习视觉检查系统是利用这三个突破的最新创新。特别是，该系统采用了一种单类分类算法。这使系统能够在正类为要么不存在，要么取样不充分，要么定义不明确。
例如，制造商可以提供许多正确制造零件的图像，但很少有缺陷零件的图像。与以前的机器视觉系统不同，AI视觉检测系统能够定义类边界只知道消极类（好的部分）。
实际上，所有的制造过程都包括某种识别有缺陷部件的方法。许多制造商仍然完全依赖在人的检查上，由于自动化视觉检查以前过于不准确、缓慢和昂贵。人工智能自动化的发展方向部署后，它通常需要投入大量的资金、时间和专家资源。
AI视觉检测系统解决了所有这些挑战，并在多个行业的80多个设施中进行了测试。