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人工智能視覺檢測的價值
在視覺檢測方面，人工智能的價值尤為明顯。基于人工智能的視覺檢測技術正在完善制造業商業運作的能力。
基于人工智能的視覺檢測依賴于人工智能的兩個主要優勢：計算機視覺和深度學習。每個人工智能系統都具備感覺環境，并根據這些感覺采取行動的核心能力。
人工智能通過深度學習能夠适應一系列環境，使其在衆多行業中都有所應用。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 的視覺檢測的概念
與人眼能夠發現缺陷一樣，一個訓練有素的人工智能視覺系統也能做到這一點，而且效率更高。基于人工智能的視覺系統捕捉圖像，并将其發送到中央“大腦”進行處理。
就像人類的大腦一樣，人工智能“大腦”通過将圖像與現有知識進行對比，進而獲得詳細的含義。
基于人工智能的視覺系統由這兩個內建元件組成：感覺裝置就像“眼睛”，而深度學習算法就像“大腦”。這個內建系統成功地模仿了人類的眼腦解讀圖像的能力。
基于人工智能的視覺系統比人眼更有效，因為人工智能“大腦”存儲了更多的資訊。
強大的計算能力可以快速解析可用資料。該系統可以對照片和視訊中的物體進行分類，并執行複雜的視覺感覺任務。
基于人工智能的視覺系統可以搜尋圖像和字幕，檢測物體，識别和分類。
基于人工智能的視覺檢測的好處
1. 快速實作
幾十年前的自動化系統依賴于缺陷庫、異常清單和複雜的過濾器。為了確定資訊的準确性，不斷積累資訊、清理資訊，以及重新執行資訊，其過程所花費的時間會降低有效性，浪費勞動力。
人工智能和深度學習不需要長時間的程式設計或冗長的算法。該系統學習速度很快，幾個星期就能訓練完成。
2. 産品改進和品質控制
制造商可以使用人工智能來記錄檢驗結果并評估産品品質。在整體過程中可以成功跟蹤資料并實施改進的名額包括：
- 工藝配方
- 裝置差異
- 部件供應商
- 工廠位置
此外，還可以對檢測圖像和結果進行跟蹤和記錄。這些措施防止了未來的故障，進而節省了時間和額外的生産成本。在所有的計劃和檢測中應用基于深度學習的機器視覺，可以幫助制造商及早識别和解決問題。
3.降低勞動力成本
人工智能解決方案的一緻性比大多數專業的人類審查程度要高。人類檢測員必須經過教育訓練，大概每次隻能保持 15-20 分鐘的高度集中。員工流動也是一個問題，人工成本每年都會增加。由于這些原因，基于人工智能的視覺檢測比手工勞動更劃算。
用例
人工智能正在提高各個行業制造商的競争力。以下是航空工業、半導體制造行業和生物科學領域的最新用例。
阿裡巴巴已經奮起應對冠狀病毒帶來的醫療挑戰。阿裡巴巴基于深度學習的視覺識别系統能夠在胸部CT掃描中檢測出冠狀病毒，準确率達 96%。該系統能夠同時通路 5000 例 COVID-19 病例，可在 20 秒内提供診斷。此外，該系統還可以區分病毒性肺炎圖像和冠狀病毒圖像。
富士通實驗室在富士通大山工廠安裝了一套圖像識别系統。該系統通過對裝配過程的監控，確定零件的品質保持在最佳水準。該系統非常成功，富士通後來在整個公司的生産基地都采用了它。
空中客車公司在 2018 年引進了一種基于無人機的自動飛機檢測系統。該系統提高了檢測品質，減少了飛機停機時間。
GlobalFoundries 是半導體制造業的上司者。該公司設計了一種視覺檢測系統，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，進而幫助确定半導體器件的性能。
以上用例揭示了人工智能在許多方面都不同程度的影響着我們的生活。盡管人工智能視覺永遠無法複制人類視覺，但該技術仍在所擅長的領域不斷取得進步，甚至在某些領域超越人眼和大腦。2020 年，我們将會利用這項技術來獲得更多的優勢。
文章來源：
https://ai.51cto.com/art/202008/623077.htm文章轉自51cto，本文一切觀點和《機器智能技術》圈子無關