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制造业并非在真空中运作，但许多传统视觉模型处理视觉检查时却好像在真空中运作一样。当外部或内部环境发生变化时，AI/DL/ML 系统的性能会下降。假设一个 AI 系统正在检查智能手机上的划痕。系统必须能够响应变化，例如季节性变化导致工厂的照明水平发生变化，新的制造工艺使之前为银色的划痕变得更暗，或者相机镜头沾上污渍导致图像突然模糊。制造商也会定期更改产品要求，但检查团队可能已经根据原始要求标记了数据。例如，一家工厂可能以前认为 1 毫米的划痕是可以接受的，但后来改变了要求，只允许 0.8 毫米以下的划痕。
利用人工智能驱动的制造业视觉检测重新定义质量控制
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