近十年來(lái)，制造商為了不斷提升他們的利潤(rùn)，已經(jīng)紛紛轉(zhuǎn)向自動(dòng)化解決方案。自動(dòng)化和機(jī)器視覺(jué)正在逐步增強(qiáng)，并基于人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)出更多應(yīng)用領(lǐng)域。下面，讓我們看看2020年基于人工智能的視覺(jué)檢測(cè)的應(yīng)用價(jià)值。

人工智能視覺(jué)檢測(cè)的概述

人工智能在視覺(jué)檢測(cè)方面的價(jià)值尤為明顯?；谌斯ぶ悄艿囊曈X(jué)檢測(cè)技術(shù)正在完善制造業(yè)商業(yè)運(yùn)作的能力。 基于人工智能的視覺(jué)檢測(cè)依賴(lài)于人工智能的兩個(gè)主要優(yōu)勢(shì)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)。感知環(huán)境，并根據(jù)這些感知采取行動(dòng)是每個(gè)人工智能系統(tǒng)都具備的核心能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)能夠適應(yīng)一系列環(huán)境，使其在眾多行業(yè)中都有所應(yīng)用。具有無(wú)限的潛力，可以快速開(kāi)發(fā)，滿(mǎn)足制造商的需求。 與人眼能夠發(fā)現(xiàn)缺陷一樣，一個(gè)訓(xùn)練有素的人工智能視覺(jué)系統(tǒng)也能做到這一點(diǎn)，而且效率更高?；谌斯ぶ悄艿囊曈X(jué)系統(tǒng)由感知設(shè)備和深度學(xué)習(xí)算法這兩個(gè)集成組件組成：感知設(shè)備就像“眼睛”，而深度學(xué)習(xí)算法就像“大腦”。這個(gè)集成系統(tǒng)成功地模仿了人類(lèi)的眼腦解讀圖像的能力，比人眼更有效，因?yàn)槿斯ぶ悄堋按竽X”存儲(chǔ)了更多的信息。強(qiáng)大的計(jì)算能力可以快速解析可用數(shù)據(jù)，可以對(duì)照片和視頻中的物體進(jìn)行分類(lèi)，并執(zhí)行復(fù)雜的視覺(jué)感知任務(wù)：搜索圖像和字幕，檢測(cè)物體，識(shí)別和分類(lèi)。

基于人工智能的視覺(jué)檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)

提高效率

從前的自動(dòng)化系統(tǒng)依賴(lài)于缺陷庫(kù)、異常列表和復(fù)雜的過(guò)濾器。為了確保信息的準(zhǔn)確性，不斷積累信息、清理信息，以及重新執(zhí)行信息，其過(guò)程所花費(fèi)的時(shí)間會(huì)降低有效性，浪費(fèi)勞動(dòng)力。人工智能和深度學(xué)習(xí)不需要長(zhǎng)時(shí)間的編程或冗長(zhǎng)的算法。該系統(tǒng)學(xué)習(xí)速度很快，幾個(gè)星期就能訓(xùn)練完成。

產(chǎn)品改進(jìn)和質(zhì)量控制

制造商可以使用人工智能來(lái)記錄檢驗(yàn)結(jié)果并評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量。在整體過(guò)程中可以成功跟蹤數(shù)據(jù)并實(shí)施改進(jìn)的指標(biāo)包括：工藝配方、設(shè)備差異、部件供應(yīng)商、工廠(chǎng)位置。

此外，還可以對(duì)檢測(cè)圖像和結(jié)果進(jìn)行跟蹤和記錄。這些措施防止了未來(lái)的故障，從而節(jié)省了時(shí)間和額外的生產(chǎn)成本。在所有的計(jì)劃和檢測(cè)中應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)，可以幫助制造商及早識(shí)別和解決問(wèn)題。

降低勞動(dòng)力成本

人工智能解決方案的一致性比大多數(shù)專(zhuān)業(yè)的人類(lèi)審查程度要高。人類(lèi)檢測(cè)員必須經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，大概每次只能保持15-20分鐘的高度集中。員工流動(dòng)也是一個(gè)問(wèn)題，人工成本每年都會(huì)增加。由于這些原因，基于人工智能的視覺(jué)檢測(cè)比手工勞動(dòng)更劃算。

應(yīng)用實(shí)例 人工智能正在提高各個(gè)行業(yè)制造商的競(jìng)爭(zhēng)力。以下是航空工業(yè)、半導(dǎo)體制造行業(yè)和生物科學(xué)領(lǐng)域的最新案例。 阿里巴巴已經(jīng)奮起應(yīng)對(duì)冠狀病毒帶來(lái)的醫(yī)療挑戰(zhàn)。阿里巴巴基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)能夠在胸部CT掃描中檢測(cè)出冠狀病毒，準(zhǔn)確率達(dá)96%。該系統(tǒng)能夠同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)5000例COVID-19病例，可在20秒內(nèi)提供診斷。此外，該系統(tǒng)還可以區(qū)分病毒性肺炎圖像和冠狀病毒圖像。

富士通實(shí)驗(yàn)室在富士通大山工廠(chǎng)安裝了一套圖像識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)裝配過(guò)程的監(jiān)控，確保零件的質(zhì)量保持在最佳水平。該系統(tǒng)非常成功，富士通后來(lái)在整個(gè)公司的生產(chǎn)基地都采用了它。 空中客車(chē)公司在2018年引進(jìn)了一種基于無(wú)人機(jī)的自動(dòng)飛機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)提高了檢測(cè)質(zhì)量，減少了飛機(jī)停機(jī)時(shí)間。 GlobalFoundries公司設(shè)計(jì)了一種視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，可以檢測(cè)掃描電子顯微鏡(SEM)圖像中的缺陷。該系統(tǒng)檢測(cè)晶圓圖中的缺陷，從而幫助確定半導(dǎo)體器件的性能。 以上案例揭示了人工智能在許多方面都不同程度的影響著我們的生活。盡管人工智能視覺(jué)永遠(yuǎn)無(wú)法復(fù)制人類(lèi)視覺(jué)，但該技術(shù)仍在所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域不斷取得進(jìn)步，甚至在某些領(lǐng)域超越人眼和大腦。2020年，更多行業(yè)與企業(yè)將會(huì)利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)獲得更多的優(yōu)勢(shì)。