在制造业中，影像机检测仪取代人工检测已经有十几年了，已经成为大多数工厂使用的设备。随着科技的发展，具有ai功能的像机检测仪在制造企业中也开始普及。由于准备不充分或者在使用过程中不了解，虽然花了很大的代价购买了设备，但是并没有真正起到ai的作用。本文将与您一起讨论ai影像检测机。
一、什么是影像ai检测仪？
在制造业中，越来越多的工厂在生产中使用了影像机器检测机。以前一排排的操作工检验产品，整条生产线都挤满了操作工的影像，越来越不常见。在满足客户个性化需求的趋势下，从大规模定制到少量多样化生产，即使是少量生产也会盈利，质检是生产线上的重要环节。从过去用机器代替人眼，用人工智能代替人脑，在各种环境下都能保持同样的探测能力24小时不停运作。
影像ai检测机采用传感视觉仪器进行检测，是制造智能发展最快的领域。影像ai检测机在制造业的应用包括测量、识别、定位和检测四项。
1、确定检测部位、缺陷，希望达到准确度。
例如，金属表面检测，在使用传统视觉应用时，可能会出现一些问题，如塑料覆盖、放大和缩小、颜色不正确、图像拍摄模糊等。可以用算法解决，让生产线不停产，产能得到优化。
2.你需要准备一个产品展示区。
第一步，用合适的角度，正确的光线，准确的拍摄出瑕疵画面。
首先拍摄设备，如照相机，然后调整照明的角度和方向。有些缺陷可能是肉眼判断出来的，因为人会把手转到不同的角度去看，但是通过摄像头是发现不了的。这跟光线和拍摄角度有关。许多要检查的物品通常不是平面的。如果光线以与缺陷相同的角度进入，光线无法反射，很可能看不到缺陷。需要测试调整找出一个合适的拍摄角度并纠正。这也是目前很多设备判断率低的原因之一，就是灯光和取像角度不一定适合相机拍出可以判断的照片。
第二步是缺陷分类和定义。
待测物拍摄图像后，需要对拍摄图像的质量做出判断，缺陷是否清晰，用一般镜头还是用显微镜都能看到。图像拍摄后，需要对缺陷进行分类和标记。有些行业的成品是次品，有很多颜色不一样的样品。讨论和标注样品缺陷规格需要很长时间，需要大量工人的智慧。
第三步是ai训练。
拍摄图像后，通过ai训练，当缺陷检测的准确率达到一定标准时，就可以把模型导入到线上，就像人学习模型一样，用新的图片实际检验它的学习结果。ai的在线是推理，训练好的模型配合ai推理机做计算。
事实上，使用ai的价值在于对收集到的数据进行分析和总结，通过数据传输工具找出材料、生产和缺陷之间的关系，找出缺陷产生的原因，通过数据反馈优化整体生产，从而增加效率和生产力，以及产品和服务的创新。