自动化检测生产线

质量控制外观检查。机器视觉和人工智能（AI）正在进入生产和制造。深度学习为检查提供了更快，更出色的自动化。进行检查的区域包括：

1. 汽车零件

2. 电子元器件

3. 建筑材料

4. 原料

5. 餐饮

6. 医疗用品

自动检查与手动检查

自动检查克服了手动检查系统的许多限制。在制造中，目视检查错误可能出现未发现缺陷和对缺陷的错误识别。导致质量下降，也带来了成本的上升。由于人眼视觉会疲劳，效率也不高。自动化检查系统通常会超过手动检查的标准。由于机器视觉的速度，准确性和可重复性，它在质量和数量测量方面超过了人类视觉。机器视觉系统可以发现更小的细节而人类无法检测到。机器视觉系统也可以超越人类的视力。机器视觉可以查看光谱的紫外线，X射线和红外线区域。在生产线上，机器视觉系统可以每分钟检查数百或数千个组件。

自动化检查和深度学习

通过深度学习，机器可以通过示例进行学习。自动化的检查系统可以识别图像。深度学习和机器视觉使系统能够进行详细的质量检查。检查是通过图像采集，预处理和分类来完成的。深度学习使用神经网络中的数千个层来区分异常，零件和特征。人工智能可以分析复杂的表面和外观缺陷，例如旋转，刷过或发亮的零件上的划痕或凹痕。

自动化检查系统的实施

它需要先进的图像分析算法和繁重的编程。该系统通常在数千张图像上进行训练，以检测与“标准”外观的有意义的偏差。人工智能和机器视觉正在接管诸如检查之类的重复而复杂的任务。可以让人专注于更复杂的任务。随着效率的提高，人工智能的成本下降。机器视觉和深度学习也将成为工业 4.0不可或缺的一部分，因为制造商希望将效率和生产率提高到新的水平。