相较于传统机器视觉,以深度学习为核心的AI视觉技术展现出了显著的优势,正在成为工业质量控制智能化的重要方向。其突出的优点包括:
智能识别能力强:基于深度学习的AI视觉可自动学习图像特征,建立复杂的视觉模型,实现对各类目标的智能识别,而非依赖固定算法规则。它模拟人眼分析判断图像的能力,可识别夹杂在复杂背景中的微小缺陷。
适应性和泛化能力强:AI视觉可通过持续学习自我优化,适应新环境。训练过的模型可迁移到相似场景,无需从零开始搭建算法,大幅降低应用门槛。
更高的速度与准确度:支持GPU并行计算,检测速度可达毫秒级,满足实时应用需求。算法的自我迭代提升也使其检测精确度超过了传统视觉技术。
降低应用成本:减少算法工程师的工作量,通过可视化的训练平台,工厂技术人员也能快速建立视觉检测系统。
开放生态系统资源丰富:可直接调用开源算法框架,降低技术门槛;硬件方面也可选择成熟的工业相机与计算平台,加速实际应用。
通过引入AI视觉技术,智能手机制造、钢铁轧制、食品包装等领域的制造企业可以实现质量检测过程革新式升级。伴随着5G、边缘计算等新基础设施的加持,AI视觉必将推动工业质量控制向更高的自动化和智能化方向发展。