隨著人工智能的快速發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習算法在各行各業(yè)加速滲透。而在工業(yè)智能的核心技術(shù)中，機器擴散膜自動檢測AOI應(yīng)用與深度學習算法的結(jié)合無疑引領(lǐng)了新的創(chuàng)新升級時代。這一新興技術(shù)的出現(xiàn)，為工業(yè)領(lǐng)域的智慧生產(chǎn)提供了強有力的支撐，進一步推動了工業(yè)生產(chǎn)的效率與質(zhì)量飛躍式發(fā)展。

深度學習助力缺陷檢測應(yīng)用

　　缺陷檢測通常是對工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷的檢測，目前缺陷檢測應(yīng)用最多，且對外觀有嚴格要求的產(chǎn)品包括金屬、玻璃、電子元器件等。傳統(tǒng)機器擴散膜自動檢測AOI系統(tǒng)面對復雜多變的缺陷類型，需要根據(jù)實際的場景搭建不同的算法模塊，程序相對固定更改十分繁瑣。

　　而機器擴散膜自動檢測AOI系統(tǒng)借助深度學習算法，通過對缺陷圖像的大量識別訓練，能夠更快的構(gòu)建出算法模型;通過算法快速響應(yīng)，能夠做到從樣品到批量成品的復制加工;還能統(tǒng)計分析對比不同批次的產(chǎn)品缺陷圖片，當出現(xiàn)新的缺陷類型時，無需對具體規(guī)則進行人工編程和再次構(gòu)建算法，便可以實現(xiàn)系統(tǒng)的自主升級。

      機器擴散膜自動檢測AOI系統(tǒng)憑借著生產(chǎn)的柔性化、自動化以及高精度優(yōu)勢，在人工擴散膜自動檢測AOI難以滿足的高精度需求或危險環(huán)境中廣泛應(yīng)用。AI機器擴散膜自動檢測AOI技術(shù)是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的中堅力量，而擴散膜自動檢測AOI深耕AI行業(yè)算法，助推AI技術(shù)與生產(chǎn)制造業(yè)的智慧碰撞，讓生產(chǎn)線更加智能。