使用AI驱动的视觉检测发现缺陷、减少浪费，并在生产速度下保持一致的产品质量。
大规模目视检查
在大批量生产时，手动质量检查速度慢、不一致且成本高。 计算机视觉系统实时分析产品，其重复缺陷检测的准确度超过了人工检查员。
汽车、电子、食品和制药领域的制造商部署视觉人工智能来及早发现缺陷并减少代价高昂的召回。
视觉人工智能的工作原理
摄像机捕捉生产线上的产品图像。 经过训练的模型可以在几毫秒内对缺陷（划痕、错位、颜色变化和结构缺陷）进行分类。
当缺陷超过阈值时，与 PLC 和 MES 系统的集成会触发自动拒绝或警报。
培训和部署
模型准确性取决于训练数据的质量。 从已知缺陷和正常产品的标记图像开始，然后随着新缺陷类型的出现扩展数据集。
工厂硬件上的边缘部署可最大限度地减少延迟并将敏感生产数据保留在本地。
投资回报率和持续改进
降低废品率、减少退货以及加快检查周期，可在数月内实现可衡量的投资回报率。
对缺陷模式的分析有助于识别生产过程中的根本原因 - 提高上游质量，而不仅仅是在检查时。
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