编 | 艾娃
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十多年来，制造商已转向自动化办理方案来提高其利润。自动化和机器视觉现在正在被增强，乃至被AI所取代。这是2020年基于AI的视觉检讨的代价。
基于AI的视觉检讨的代价
在视觉检讨方面，被AI取代尤其如此。基于AI的视觉检讨技能的利用正在改变制造商改进业务运营的能力。
基于AI的视觉检讨依赖于AI的两个紧张上风：打算机视觉和深度学习。每个AI系统都具有感知其环境（打算机视觉）并根据这些感知（深度学习）采纳行动的核心能力。深度学习的结果是，AI适应了多种环境，使其在浩瀚行业中都非常有用。它具有无限的潜力，可以快速开拓以知足制造商的需求。
基于AI的视觉检讨的观点演习有素的人眼可以创造毛病。演习有素的基于AI的视觉系统可以做到这一点-但效率更高。像人眼一样，基于AI的视觉系统捕获图像并将其发送到中心“大脑”进行处理。
就像人的大脑一样，人工智能“大脑”通过将图像与现有知识进行比拟，从而使图像具有详细的含义。基于AI的视觉系统由两个集成组件组成。传感设备充当“眼睛”，而深度学习算法充当“大脑”。该集成系统成功地模拟了人眼的图像阐明能力。
基于AI的视觉系统比人眼更有效，由于AI“大脑”存储了大量信息。强大的打算能力可以快速解析所有可用数据。该系统可以对照片和视频中的工具进行分类，并实行繁芜的视觉感知任务。
基于AI的视觉系统可以搜索图像和字幕，检测物体并对多媒体进行分类。由于基于深度学习的视觉处理，基于AI的视觉检讨系统可以感知外不雅观毛病并检测一样平常或观点表面上的毛病。
基于AI的视觉检讨的好处1.快速履行
已有数十年历史的自动化系统依赖于毛病库，例外列表和繁芜的过滤器。积累此信息，对其进行准确性清理并重新履行所花费的韶光降落了其效力。这也摧残浪费蹂躏了劳动力。
人工智能和深度学习不须要永劫光的编程或冗长的算法。基于AI的视觉检讨系统可能由数名质量工程师和演习图像数据集构建而成。该系统学习迅速，并且集成了数周韶光。
2.改进的剖析和质量掌握制造商可以利用AI记录检讨结果并评估产品质量。可以成功跟踪并与详细视觉数据干系联的一些总体流程改进操持指标包括：
工艺配方设备差异零件供应商工厂所在地此外，还可以跟踪和记录检讨图像和结果。这些举措可防止将来发生故障，从而节省韶光和额外的生产本钱。将基于深度学习的机器视觉运用于所有操持和检讨，可帮助制造商及早创造并办理毛病。
3.降落人工本钱
人工智能办理方案频年夜多数专业的人类检讨员具有更高的同等性。人类检讨员必须经由培训，并且一次只能保持15-20分钟的高度专注。每年发生人工本钱，而职员更替是一个问题。由于这些缘故原由，基于AI的视觉检讨比体力劳动更具本钱效益。
用例人工智能正在提高各行业制造商的竞争力。以下是航空业，半导系统编制造业和生物科学领域的最新用例。
阿里巴巴已经以应对冠状病毒带来的医疗寻衅。阿里巴巴基于深度学习的视觉识别系统能够以96％的准确率在胸部CT扫描中检测冠状病毒。该系统访问了5000个COVID-19病例，可以在20秒内供应诊断。此外，该系统可以区分病毒性肺炎的图像和冠状病毒的图像。
富士通实验室在富士通大山工厂履行了图像识别系统。该系统通过监督装置过程，确保以最佳质量生产零件。该系统非常成功，以至于富士通在公司的所有生产现场都履行了该系统。
空客于2018年推出了基于无人机的自动化飞机检讨系统。该系统提高了检讨质量并减少了飞机停机韶光。GlobalFoundries是半导系统编制造领域的领导者。该公司设计了一种视觉检讨系统，可以检测扫描电子显微镜（SEM）图像中的毛病。该系统检测晶圆图中的毛病，然后帮助确定半导体器件的性能。
上面列出的用例揭示了人工智能能够使我们生活的许多方面实现自动化的程度。只管AI视觉永久不会复制人类视觉，但该技能仍在连续对信息进行分类并以人眼和大脑无法实现的办法进行发展。而且只有人类可以考虑如何利用这项技能来得到上风。