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简介： 近十年来，制造商为了一直晋升他们的利润，曾经纷纷转向自动化解决方案。自动化和机器视觉正在逐渐加强，甚至被人工智能所取代。上面，让咱们看看 2020 年基于人工智能的视觉检测的利用价值。
近十年来，制造商为了一直晋升他们的利润，曾经纷纷转向自动化解决方案。自动化和机器视觉正在逐渐加强，甚至被人工智能所取代。上面，让咱们看看 2020 年基于人工智能的视觉检测的利用价值。
人工智能视觉检测的价值
在视觉检测方面，人工智能的价值尤为显著。基于人工智能的视觉检测技术正在欠缺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次要劣势：计算机视觉和深度学习。每个人工智能零碎都具备感知环境，并依据这些感知采取行动的外围能力。
人工智能通过深度学习可能适应一系列环境，使其在泛滥行业中都有所利用。它具备有限的后劲，能够疾速开发，以满足制造商的需要。
基于 AI 的视觉检测的概念
与人眼可能发现缺点一样，一个训练有素的人工智能视觉零碎也能做到这一点，而且效率更高。基于人工智能的视觉零碎捕获图像，并将其发送到地方“大脑”进行解决。
就像人类的大脑一样，人工智能“大脑”通过将图像与现有常识进行比照，从而取得具体的含意。
基于人工智能的视觉零碎由这两个集成组件组成：感知设施就像“眼睛”，而深度学习算法就像“大脑”。这个集成系统胜利地模拟了人类的眼脑解读图像的能力。
基于人工智能的视觉零碎比人眼更无效，因为人工智能“大脑”存储了更多的信息。
弱小的计算能力能够疾速解析可用数据。该零碎能够对照片和视频中的物体进行分类，并执行简单的视觉感知工作。
基于人工智能的视觉零碎能够搜寻图像和字幕，检测物体，辨认和分类。
基于人工智能的视觉检测的益处
1. 疾速实现
几十年前的自动化零碎依赖于缺点库、异样列表和简单的过滤器。为了确保信息的准确性，一直积攒信息、清理信息，以及从新执行信息，其过程所破费的工夫会升高有效性，节约劳动力。
人工智能和深度学习不须要长时间的编程或简短的算法。该零碎学习速度很快，几个星期就能训练实现。
2. 产品改良和品质管制
制造商能够应用人工智能来记录测验后果并评估产品质量。在整体过程中能够胜利跟踪数据并施行改良的指标包含：
- 工艺配方
- 设施差别
- 部件供应商
- 工厂地位
此外，还能够对检测图像和后果进行跟踪和记录。这些措施避免了将来的故障，从而节俭了工夫和额定的生产成本。在所有的打算和检测中利用基于深度学习的机器视觉，能够帮忙制造商及早辨认和解决问题。
3. 升高劳动力老本
人工智能解决方案的一致性比大多数业余的人类审查水平要高。人类检测员必须经过培训，大略每次只能放弃 15-20 分钟的高度集中。员工流动也是一个问题，人工成本每年都会减少。因为这些起因，基于人工智能的视觉检测比手工劳动更划算。
用例
人工智能正在进步各个行业制造商的竞争力。以下是航空工业、半导体制作行业和生物科学畛域的最新用例。
阿里巴巴曾经奋起应答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可能在胸部 CT 扫描中检测出冠状病毒，准确率达 96%。该零碎可能同时拜访 5000 例 COVID-19 病例，可在 20 秒内提供诊断。此外，该零碎还能够辨别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装置了一套图像识别零碎。该零碎通过对拆卸过程的监控，确保整机的品质放弃在最佳程度。该零碎十分胜利，富士通起初在整个公司的生产基地都采纳了它。
空中客车公司在 2018 年引进了一种基于无人机的主动飞机检测零碎。该零碎进步了检测品质，缩小了飞机停机工夫。
GlobalFoundries 是半导体制造业的领导者。该公司设计了一种视觉检测零碎，能够检测扫描电子显微镜 (SEM) 图像中的缺点。该零碎检测晶圆图中的缺点，从而帮忙确定半导体器件的性能。
以上用例揭示了人工智能在许多方面都不同水平的影响着咱们的生存。只管人工智能视觉永远无奈复制人类视觉，但该技术仍在所善于的畛域一直获得提高，甚至在某些畛域超过人眼和大脑。2020 年，咱们将会利用这项技术来取得更多的劣势。
文章起源：https://ai.51cto.com/art/202008/623077.htm
文章转自 51cto，本文所有观点和《机器智能技术》圈子无关