随着深度学习的快速发展，AI落地场景遍地开花。就像人类的大脑一样，人工智能“大脑”通过将图像与现有知识进行比较来获得详细的含义。
1.眼睛和大脑
基于人工智能的视觉系统由这两个集成的部件组成：感知装置就像“眼睛”；而深度学习算法就像“大脑”。
2.人工智能视觉系统，眼睛和大脑解读图像
人工视觉系统通过搜索图像和字幕，检测物体，识别分类，以及深度学习技术，逐渐被应用于解决一些工业缺陷检测问题。AI人工智能机器视觉检测的优势可以弥补传统机器视觉不易抓取物体的不明显缺陷。
3.医疗业输液袋的外观检查
在输液袋生产过程中，需要检测输液袋的外观和尺寸缺陷，是否有气泡、裂纹、毛刺、孔洞、黑点、晶斑、划痕等缺陷。
4.传统人工检测
由于大部分输液袋的透明性，传统的检查依靠人工，连续观察移动物体30分钟左右，这样检查者会出现眼睛肿胀、眩晕等不适，无法长时间连续工作。
输液袋的缺陷种类很多，有的很小，人眼无法及时准确的判断缺陷，导致外观检查漏检率很高。类似的探伤，还有隐形眼镜，薄膜等。
5.智能机器视觉检测
通过机器视觉和AI智能检测，可以彻底解决传统人工检测的弊端，提高产品良率，实现整个检测过程的上下料和投掷的自动化。
由于人工检测无法24小时进行产品缺陷检测，AI机器视觉检测可以最大化生产时间，大大提高设备利用率。
6.工业专注于行业
面对种类繁多的探测对象，形态各异的复杂探测场景。AI机器视觉可以有效完成高效训练和快速部署，为企业带来实实在在的利益。