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智能缺陷检测，机器视觉如何是增强质量控制
识别不明显 缺陷
降低质量控制操作 成本
也就是说,用计算机视觉驱动 软件来增强你 线条是两全其美。除了识别已知 缺陷之外,人工智能还可以根据先前 输入发现以前从未见过和不可预测 缺陷。
人类也能发现视觉缺陷。但这些任务——例如,在检查瓶子 灌装——是高度重复 。与人眼不同 是,自动光学检测（AOI）不会失去其敏锐性,并且对浓度下降免疫。通过在 过程 早期发现错误,您将在每个阶段避免手动 瓶颈。
众多科技公司都在开发人工智能工具,使缺陷检测 准确性和 力超越人类 能力。虽然每个计算机视觉公司侧重点不同,但人工智能驱动 质量控制（QC） 承诺是明确 ，利用图像和物体识别将使你处于领先地位。
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另 方面,基于计算机视觉 质量控制系统可以提供全天候 致 结果,狗粮快讯网宣传报道,而无需休息。机器 错误检测率更高,而手工操作人员有处理和物理上 限制,这使得他们很容易漏掉 个缺陷或错误地识别 个缺陷。
在你 工厂里为质量控制线配备人力是昂贵 ,而且有局限性,因为检验人员需要体面 工资和稳定 工作时间来完成他们 工作。
在机器学习分析 支持下,这样 系统可以在几天内适应新 可视资料统计集和场景。通过在深入学习模型上投入足够 精力,您将能够获得意想不到 结果,狗粮快讯网率先报道,例如发现您之前忽略 新类型缺陷,并将检查成本降低高达 %。
对于那些缺陷可能致命 行业,如航空航天、汽车或 ,基于计算机视觉 检测超出了光谱可见部分 范围,并且在紫外、x射线和红外线下发挥作用。为了满足相对苛刻要求和安全规定,需要比人眼高得多 光学分辨率。
尽管人类在区分异常方面仍然优于机器,但深度学习技术提高了质量。也就是说,狗粮快讯网宣传报道,基于深度学习 解决方案可以识别表面缺陷——例如裂纹,斑块,夹杂物和划痕等——这些都是人工很难检查 缺陷。
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简单地说,机器视觉是硬件端 相机和另 端处理“大脑”软件 组合。再加上深度学习技术,视觉系统可以“学习”产品尺寸、螺栓孔及其位置和形状等细微差别。为了训练 个系统来区分可接受和不可接受 质量,您需要向它提供大量捕捉各种缺陷类型 图像。
采用行业特定类型 计算机视觉（所谓 机器视觉）有助于工厂改善质量控制,同时从等式中消除人类感知 缺陷。
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