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人工智能和计算机视觉如何彻底改变制造业的缺陷检测
了解 AI 和计算机视觉如何改变制造业的缺陷检测，通过对象检测提高自动化质量控制、数据准备和准确性。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
简介 简介确保产品质量对于制造业至关重要，但质量控制的努力、速度和效率长期以来一直受到人类能力的限制——直到计算机视觉的出现。使用机器学习进行缺陷检测已成为自动化质量检测的变革性因素，彻底改变了传统流程。人工智能驱动的缺陷检测为制造商提供了一种可扩展的解决方案，可以以卓越的精度和效率检查大量产品。
从汽车到纺织品，不同行业的制造商在识别表面划痕、错位和材料不一致等缺陷方面都面临着挑战。传统上，手动检查是质量控制的首选方法，但这些过程往往不一致且缺乏可扩展性。如今，由人工智能驱动的计算机视觉系统驱动的光学缺陷检测能够快速分析图像以识别异常，从而提高速度和精度。从传统的检测方法过渡到人工智能驱动的视觉系统不仅可以减少人为错误，还可以加快生产时间并提高客户满意度。例如，正如《Assembly Magazine》在文章《超越人眼：人工智能改善制造业检测》（Berkmanas，2024 年）中报道的那样，一家汽车座椅制造商的人工智能检测系统将检测时间从每张座椅 1 分钟缩短到每张座椅仅 2.2 秒，显示出显著的效率提升。本博客深入探讨了缺陷检测图像处理的关键组成部分，提供了数据收集和准备的最佳实践，并回顾了可集成到缺陷检测工作流程中的各种模型类型。
超越人眼：AI 改善制造业检测 超越人眼：AI 改善制造业检测