2020年基于AI的視覺檢查的價值

　　2020年基于AI的視覺檢查的價值?

　　十多年來，制造商已轉向自動化解決方案來提高其利潤。自動化和機器視覺現在正在被增強，甚至被AI所取代。這是2020年基于AI的視覺檢查的價值。

　　基于AI的視覺檢查的價值

　　在視覺檢查方面，被AI取代尤其如此。基于AI的視覺檢查技術的使用正在改變制造商改善業務運營的能力。

　　基于AI的視覺檢查依賴于AI的兩個主要優勢：計算機視覺和深度學習。每個AI系統都具有感知其環境（計算機視覺）并根據這些感知（深度學習）采取行動的核心能力。

　　深度學習的結果是，AI適應了多種環境，使其在眾多行業中都非常有用。它具有無限的潛力，可以快速開發以滿足制造商的需求。

　　基于AI的視覺檢查的概念

　　訓練有素的人眼可以發現缺陷。訓練有素的基于AI的視覺系統可以做到這一點-但效率更高。像人眼一樣，基于AI的視覺系統捕獲圖像并將其發送到中央“大腦”進行處理。

　　就像人的大腦一樣，人工智能“大腦”通過將圖像與現有知識進行對比，從而使圖像具有詳細的含義。

　　基于AI的視覺系統由兩個集成組件組成。傳感設備充當“眼睛”，而深度學習算法充當“大腦”。該集成系統成功地模仿了人眼的圖像解釋能力。

　　基于AI的視覺系統比人眼更有效，因為AI“大腦”存儲了大量信息。

　　強大的計算能力可以快速解析所有可用數據。該系統可以對照片和視頻中的對象進行分類，并執行復雜的視覺感知任務。

　　基于AI的視覺系統可以搜索圖像和字幕，檢測物體并對多媒體進行分類。

　　由于基于深度學習的視覺處理，基于AI的視覺檢查系統可以感知外觀缺陷并檢測一般或概念表面上的缺陷（mobidev dot biz）。

　　基于AI的視覺檢查的好處

　　1. 快速實施

　　已有數十年歷史的自動化系統依賴于缺陷庫，例外列表和復雜的過濾器。積累此信息，對其進行準確性清理并重新實施所花費的時間降低了其效力。這也浪費了勞動。

　　人工智能和深度學習不需要長時間的編程或冗長的算法。基于AI的視覺檢查系統可能由數名質量工程師和訓練圖像數據集構建而成。該系統學習迅速，并且集成了數周時間。

　　2. 改進的分析和質量控制

　　制造商可以使用AI記錄檢查結果并評估產品質量。可以成功跟蹤并與具體視覺數據相關聯的一些總體流程改進計劃指標包括：

　　工藝配方

　　設備差異

　　零件供應商

　　工廠所在地

　　此外，還可以跟蹤和記錄檢查圖像和結果。這些舉措可防止將來發生故障，從而節省時間和額外的生產成本。將基于深度學習的機器視覺應用于所有計劃和檢查，可幫助制造商及早發現并解決缺陷。

　　3.降低人工成本

　　人工智能解決方案比大多數專業的人類檢查員具有更高的一致性。人類檢查員必須經過培訓，并且一次只能保持15-20分鐘的高度專注。每年發生人工成本，而人員更替是一個問題。由于這些原因，基于AI的視覺檢查比體力勞動更具成本效益。

　　用例

　　人工智能正在提高各行業制造商的競爭力。以下是航空業，半導體制造業和生物科學領域的最新用例。

　　阿里巴巴已經崛起以應對冠狀病毒帶來的醫療挑戰。阿里巴巴基于深度學習的視覺識別系統能夠以96％的準確率在胸部CT掃描中檢測冠狀病毒。該系統訪問了5,000個COVID-19病例，可以在20秒內提供診斷。此外，該系統可以區分病毒性肺炎的圖像和冠狀病毒的圖像。

　　富士通實驗室在富士通大山工廠實施了圖像識別系統。該系統通過監督裝配過程，確保以最佳質量生產零件。該系統非常成功，以至于富士通在公司的所有生產現場都實施了該系統。

　　空客于2018年推出了基于無人機的自動化飛機檢查系統。該系統提高了檢查質量并減少了飛機停機時間。

　　GlobalFoundries是半導體制造領域的領導者。該公司設計了一種視覺檢查系統，可以檢測掃描電子顯微鏡（SEM）圖像中的缺陷。該系統檢測晶圓圖中的缺陷，然后幫助確定半導體器件的性能。

　　上面列出的用例揭示了人工智能能夠使我們生活的許多方面實現自動化的程度。盡管AI視覺永遠不會復制人類視覺，但該技術仍在繼續對信息進行分類，并以人眼和大腦無法實現的方式發展。而且只有人類可以考慮如何使用這項技術來獲得優勢。