制造业中的AI智能是一个时尚术语。当描述基于人工智能的缺陷检测解决方案时，通常是基于深度学习和计算机视觉的视觉检测技术。
深度学习是机器学习技术的一个方面，并支持人工神经网络。深度学习技术的工作原理是教授机器以通过实例学习。通过提供一个针对神经网络的特定类型数据的标记示例，在可以提取这些示例，然后将其转换为数学方程。这有助于对未来的信息进行分类。
通过视觉检测技术，深度学习算法的集成可以区分零件，异常和角色，并在运行计算机系统时模拟人类的视觉检测。
那么，这到底是什么意思？让我们举一个例子。
如果您想创建用于汽车制造的视觉检测软件，则应开发一种深度学习算法并使用必须测试的缺陷示例来训练它。在足够的数据中，神经网络最终将在没有任何其他说明的情况下检测缺陷。
基于深度学习的视觉检测系统擅长检测复杂性。它们不仅可以解决复杂的表面和外观缺陷，而且可以总结和概念性的汽车部分。
1.明确的需求
视觉检测和开发通常始于业务和技术分析。这里的目标是确定应检测到哪种缺陷。
需要预先清楚的重要问题包括：
2.收集和准备数据
在开发深度学习模型之前，数据科学工程师必须收集并准备培训未来模型所需的数据。对于制造过程，实施物联网数据分析非常重要。谈论AI视觉检测模型时，数据通常是视频记录。视觉检测模型处理的图像包括视频帧。数据收集的许多选项，但最常见的是：
这里最重要的参数是视频记录的质量。高质量数据将导致更准确的结果。一旦我们收集数据，我们将准备，清理，检查异常并确保其建模相关性。
3.发展深度学习模型
深度学习模型开发方法的选择取决于任务的复杂性，所需的交付时间和预算限制。有几种方法：
当缺陷检测功能的要求与给定服务提供的模板一致时，这种类型的方法是有意义的。这些服务可以节省时间和预算，因为无需从头开始开发模型。根据相关任务数据并设置模型选项。
问题在于这些类型的模型无法自定义。该模型的功能仅限于给定服务提供的选项。
预培训模型是已创建的深度学习模型，可以完成类似于我们要执行的任务的任务。我们不必从头开始构建模型，因为它使用了用户自己的数据训练模型。
预培训模型可能不超过我们的任务，但可以节省大量时间和成本。请使用在大型数据集上训练的模型，用户可以根据自己的问题自定义这些解决方案。
该方法非常适合复杂且安全的视觉检测系统。该方法可能需要大量的时间和能量，但是结果值得。
在开发自定义的视觉检测模型时，数据科学家使用一个或多个计算机视觉算法。这些包括图像分类，对象检测和实例分割。
许多因素会影响深度学习算法的选择。这些包括：
假设我们正在开发用于建筑质量评估的视觉检查模型。主要重点是检测墙壁上的缺陷。需要大量数据集以获得准确的视觉检查结果，因为缺陷类别可能非常多样化，从从头开始开发基于实例的模型的最佳方法。在某些情况下，预训练模型方法也是可行的。
4.培训和评估
开发视觉检测模型后的下一步是训练它。在此阶段，数据科学家验证和评估模型的性能和结果。检验数据集在这里很有用。对于视觉检测系统，它可能是一组视频与部署后存在或类似处理的材料。
5.部署和改进
在部署视觉检测模型时，重要的是要考虑软件和硬件系统体系结构如何与模型容量相对应。
视觉检测驱动程序软件的结构基于用于数据传输的Web解决方案以及用于神经网络处理的Python框架的组合。或无服务器体系结构。
AI视觉检测系统涉及视频记录的存储。数据存储解决方案通常取决于深度学习模型功能。例如，如果视觉检测系统使用大数据集，则最佳选择可能是云服务。
根据行业和自动化过程，集成视觉检测系统所需的设备可能包括：
摄像头。关键摄像头选项是真实的 - 时间视频流。其中有示例包括IP摄像机和CCTV。
网关。特殊的硬件设备和软件程序适用于视觉检测系统。
CPU/GPU。如果需要真实的时间结果，则GPU将比CPU更好，因为前者在图像中的深度学习模型中具有更快的处理速度 - 基于图像中的图像。它可以优化CPU以运行以运行视觉检查模型，但不能用于培训。
灯光表（可选）。根据视觉检测系统环境的照明条件，可能需要使用光仪。
颜色计（可选）。当检测光源的颜色和亮度时，成像色谱法总是具有高空间分辨率，可以执行详细的AI视觉检测。
热图像（可选）。在自动检查蒸汽/水管和设施的情况下，使用Armal图像数据是一个好主意。热图像数据为热/蒸汽/水泄漏检测提供了有价值的信息。也用于绝缘材料。
无人机（可选）。- 分辨率摄像机并可以执行真实的时间缺陷检测。
部署后可以改善深度学习模型。深度学习方法可以通过迭代收集和模型培训新数据提高神经网络的准确性。结果，通过增加操作过程中的数据量来学习“更聪明”的视觉检测模型。
航空公司
根据波音公司的说法，当前2.6万亿美元的航空航天服务市场中有70％用于质量和维护。20以前，他们启动了基于无人机的新自动化飞机检查系统，该系统可以加速和促进AI视觉检测。此开发降低了此开发项目。是时候停止飞机并提高检查报告的质量了。
车
汽车制造商可以使用AI视觉检测技术分析，并更准确地识别诸如组件之类的质量问题并在发生之前解决它们。
计算机设备制造
Fujitsu Lab一直在开发人工智能的身份系统以在电子行业开发人工智能的身份系统方面一直领先。
管道检查
众所周知，天然气和石油管道的长度非常大。最新数据表明，全球120个国家/地区的管道总长度略低于2,175,000英里（3,500,000公里）。自然气体和石油泄漏可能导致化学污染，爆炸和火灾，并对自然造成极大的伤害。借助于计算机视觉技术，卫星和无人机检查是早期发现和定位油和气体泄漏的好工具。
运输
AI视觉技术对视频/图像资源进行了深入的学习分析，构成了对人，汽车，事物和行为的抽象，归纳和分析的结果，以及智能判断。工作人员是否绑住了安全带，违规的考验，ETC。
安全
Tsingsee绿犀牛视频基于视频领域的技术经验的技术经验。在人工智能技术+视频领域，它还不断地将AI检测和智能识别技术开发为各种视频应用程序场景，例如安全监控，视频中的视频中的人面对面面部面部脸部面部脸部面部面部面部面部脸部面孔脸部探测和测试的识别，危险行为（攀爬，下降，推动等）测试和识别。
典型的示例，例如EasyCVR视频融合云服务，具有面对面识别，车牌识别，语音对讲机，gimbal Control，Sound Light警报，监视视频分析和数据摘要的能力。