人工智能质量检测
降低编程需求，可以通过培训实现
这听起来很简单，只要稍加努力和训练，神经网络就能学会识别质量要求。它能够可靠检测划痕、裂纹、形状缺陷及其他不足，且不会疲劳。随后，可以在将相应产品交给客户或进行进一步处理之前进行分类。
毫无疑问，与人工检查或基于预定义规则的传统机器视觉方法相比，人工智能技术使用图像实现的自动质量控制具有诸多优势。然而，业内人士和用户对人工智能视觉技术仍缺乏经验，接受度不高。但正是因为基于人工智能的方法与基于规则的方法的工作方式完全不同，才使开发使用更加直观的图像处理新工具成为可能。这些工具通过机器学习，就能够将人工质量要求工作转由基于AI的图像处理系统实施，从而实现了流程优化和自动化。
请阅读我们的技术文章“AI视觉助力质量检测”，了解如何将具有优势和前瞻性的各种不同AI方法用于质量保证。潮流已成，未来已至！