【.com快译】近十年来，厂商为了不断提升利润，纷纷转向自动化解决方案。自动化和机器视觉正在逐渐增强，甚至被人工智能所取代。下面我们一起来看看2020年基于人工智能的视觉检测的应用价值。人工智能视觉检测的价值在视觉检测方面，人工智能的价值尤为明显。基于人工智能的视觉检测技术正在提高制造业务运营的能力。基于人工智能的视觉检测依赖于人工智能的两大优势：计算机视觉和深度学习。每个人工智能系统都具有感知环境并根据这些感知采取行动的核心能力。人工智能可以通过深度学习适应一系列环境，使其在广泛的行业中发挥作用。它具有无限的潜力，可以快速开发以满足制造商的需求。基于人工智能的视觉检测的概念是，就像人眼能够发现缺陷一样，训练有素的人工智能视觉系统也可以做到这一点，但效率更高。基于人工智能的视觉系统捕捉图像并将它们发送到中央“大脑”进行处理。与人脑一样，AI“大脑”通过将图像与现有知识进行比较来学习详细含义。基于人工智能的视觉系统由这两个集成组件组成：感知设备就像“眼睛”，深度学习算法就像“大脑”。这个集成系统成功地模仿了人眼和大脑解读图像的能力。基于人工智能的视觉系统比人眼更高效，因为人工智能“大脑”储存了更多信息。强大的计算能力可以快速解析可用数据。该系统可以对照片和视频中的对象进行分类，并执行复杂的视觉感知任务。基于AI的视觉系统可以搜索图像和说明、检测对象、识别和分类它们。基于AI的视觉检测的优势1.快速实施数十年历史的自动化系统依赖于缺陷库、异常列表和复杂的过滤器。为了保证信息的准确性，在不断积累信息、清洗信息、重新执行信息的过程中所花费的时间降低了效率，浪费了劳动力。人工智能和深度学习不需要长时间的编程或冗长的算法。该系统学习速度很快，可以在几周内完成培训。2.产品改进和质量控制制造商可以使用人工智能记录检测结果和评估产品质量。可以在整个过程中成功跟踪数据和实施改进的指标包括：工艺配方设备差异组件供应商工厂位置此外，可以跟踪和记录检查图像和结果。这些措施可防止未来出现故障，从而节省时间和额外的生产成本。将基于深度学习的机器视觉应用于所有规划和检查可以帮助制造商及早发现和解决问题。3.降低人工成本人工智能解决方案比大多数专业的人类审查具有更高程度的一致性。人类检查员必须经过培训，一次只能保持高度集中约15-20分钟。员工流失也是一个问题，劳动力成本每年都在增加。由于这些原因，基于AI的目视检查比人工更具成本效益。用例人工智能正在提高各行业制造商的竞争力。以下是航空航天业、半导体制造业和生物科学领域的最新用例。阿里巴巴已奋起应对冠状病毒带来的医疗保健挑战。阿里巴巴基于深度学习的视觉识别系统能够以96%的准确率检测胸部CT扫描中的冠状病毒。该系统能够同时访问5,000个COVID-19病例，可在20秒内提供诊断。此外，该系统可以区分病毒性肺炎图像和冠状病毒图像。富士通研究所在富士通小山工厂安装了图像识别系统。该系统通过监控装配过程确保零件的质量保持在最佳水平。该系统非常成功，以至于富士通后来在公司的生产基地采用了它。空中客车公司于2018年推出了基于无人机的自动化飞机检查系统。该系统提高了检查质量并减少了飞机停机时间。GlobalFoundries是半导体制造领域的领导者。该公司设计了一种视觉检测系统，可以检测扫描电子显微镜(SEM)图像中的缺陷。该系统检测晶圆图案中的缺陷，有助于确定半导体器件的性能。上述用例表明，人工智能以多种方式和不同程度影响着我们的生活。虽然人工智能视觉永远无法复制人类视觉，但这项技术仍在不断进步，甚至在某些领域超越了人眼和大脑。2020年，我们将充分利用这项技术。原标题：2020年基于AI的视觉检测的价值，作者：SerhiiMaksymenko
