AI革新工业质检:深度学习技术挑战传统机器工业

时间:2023-12-12 所属栏目:行业动态 浏览:122
近年来,AI在工业质检领域的应用趋势日益明显,对传统机器视觉技术的市场主导地位构成挑战。AI算法的视觉检测技术,尤其是大模型的出现,为工业质检带来新的解决方案。

随着深度学习技术的进步,人工智能(AI)在工业质检领域的应用不断增多,引发了一场技术革新。市场中受主导地位主导,但他们的标准化软硬件产品在处理复杂的光学推理环境和难以明确定义的缺陷类型时遇到了限制。因此,在某些情况下,这些传统设备未能达到检测效果,导致仍需要依赖人工检测。

相比之下,基于AI算法的视觉检测技术能够更好地适应这些复杂的检测需求,虽然这些技术往往针对需要特定场景进行定制,并面临数据不足和泛化能力有限的挑战。大模型的出现,这些问题概率得到解决。大模型在缺陷识别方面具有较高的泛化能力,可以将一个场景的模型迁移到类似场景,而进行稀疏化的算法调整。此外,大模型还能够更好地利用多模态数据,提取特征,从而提升质检的准确性。

在大模型成熟之前,行业竞争仍持续存在。老牌机器平台企业正在努力增强软件能力,而将重点放在团队的算法上,则放在提升产品的标准化和标准化交付能力上。市场普遍认为,仅靠算法想进入公司这个领域面临着越来越大的挑战。

电子厂AI质检

在苏州常熟的一个印刷电路板工厂,AI质检技术已经在实际应用中发挥了其优势。百度智能云的AI质检解决方案能够学习假点的特性,自动去除了假点,减少了类似地,偲倢科技等AI质检解决方案商也在探索更多复杂的工业场景,如焊点和点胶检测,这些场景仅靠传统的视觉机器技术处理是难以实现的。

目前,AI质检技术在3C、汽车、消费品和原材料等行业中需求旺盛,且新的应用场景不断出现,如装备制造、包装印刷和食品饮料等。这些行业的质量检测需求正在推动AI质检然而,AI算法改革在复杂的工业场景中实现有效落地,还需要克服数据质量和数量不足、算法模型泛化能力和鲁棒性不足等挑战。尽管如此,随着技术的发展的不断进步,AI质检领域的发展前景依然被看好。

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