2020年基于人工智能的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，并基于人工智能技术开发出更多应用领域。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概述

人工智能在视觉检测方面的价值尤为明显。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。感知环境，并根据这些感知采取行动是每个人工智能系统都具备的核心能力。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。具有无限的潜力，可以快速开发，满足制造商的需求。 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由感知设备和深度学习算法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，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，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：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优势

提高效率

从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。

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。

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。

应用实例 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案例。 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。 以上案例揭示了人工智能在许多方面都不同程度的影响着我们的生活。尽管人工智能视觉永远无法复制人类视觉，但该技术仍在所擅长的领域不断取得进步，甚至在某些领域超越人眼和大脑。2020年，更多行业与企业将会利用这项技术来获得更多的优势。