工業AI視覺系統以深度學習提升圖像處理水平，覆蓋多領域缺陷檢測場景

工業AI視覺系統能夠在工業環境中進行缺陷檢測、視覺分揀、物流公報、拆碼垛、工業上料等應用。

目前，機器視覺技術的發展已經深入各個行業，尤其在成品質量缺陷檢測方面變得越來越關鍵。基于機器視覺的缺陷檢測通過圖像處理算法，處理產品制造過程中可能存在的缺陷或不良品，該技術能夠替代人工視覺檢測，并提高檢測的效率和準確性，為相關制造企業實現降本增效。

深眸科技以機器視覺和深度學習算法為核心不斷優化，自主創新構建工業AI視覺系統解決方案落地主流工廠生產線，持續保證對相關產品的質量控制。

工業AI視覺系統在缺陷檢測場景的應用

工業AI視覺系統結合人工智能和圖像處理技術，通過圖像預處理、標注、訓練等方式，快速識別破損、尺寸不標準、圓形度不良、 邊緣缺損或凸起、臟污、劃痕和表面殘留污等多種缺陷，快速提高產線自動化、智能化程度及檢測效率。

深度學習技術，進一步提高缺陷圖像處理水平

在制造業中，缺陷檢測是產品質量控制的重要環節，基于機器視覺的缺陷檢測技術能夠檢測金屬制品、塑料制品、玻璃制品等各種產品，并檢出包括表面劃痕、凹陷、氣泡、裂紋等瑕疵，助力企業提高產品質量，降低產品不良率。

在缺陷檢測過程中，常用的圖像處理技術包括數字圖像處理技術和機器視覺技術。數字圖像處理技術主要針對數字圖像，包括圖像的增強、濾波、分割和取樣等處理技術。而機器視覺技術則是基于數字圖像中的分割和模式識別，針對現有場景中的圖像進行應用分析。

工業AI視覺系統通過搭載深度學習技術，能夠進一步提高圖像處理的技術水平，該技術的引入還為缺陷檢測帶來了新的機遇，通過學習大量的歷史數據和模式，實現在更大范圍內、更高效率下發現潛在的缺陷。

同時，深度學習作為基于神經網絡的機器學習方法，其核心是神經網絡模型，通過深度神經網絡模型能夠對原始數據進行自動學習提取特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，還能處理大規模的數據，并通過對大量樣本的分析和學習，自行判斷產品是否存在質量缺陷，實現缺陷檢測精準度和效率的提升。目前，深眸科技自主創新構建的工業AI視覺系統解決方案已在主流工廠中實現1000+生產線部署的落地應用。

工業AI視覺系統，覆蓋多個領域的缺陷檢測場景

在缺陷檢測領域，機器視覺可以應用于多個行業，包括3C電子、木材、汽車、醫藥、新能源等，而不同行業的缺陷檢測目標也各不相同。

3C電子領域

在工業領域，精沖件所采用的精沖工藝精度較高、產生的缺陷尺寸通常比較微小，同時精沖過后進行的銑床加工會在產品表面留下大量明顯的銑痕，呈現出和缺陷相近的特征，從而影響缺陷的準確分辨。

針對精沖件工藝精度高、產品表面殘留大量銑痕以及缺陷特征相似等問題，深眸科技通過自研的工業AI視覺系統，以高效算法、快速識別、精準檢出等優勢，為精沖件缺陷檢測案例提供技術支持。

工業AI視覺系統通過多尺度特征融合訓練與小目標缺陷檢測技術，能夠將微小的缺陷尺寸特征進行放大處理，將微小缺陷的檢出率提升至99%以上；還可以針對銑床加工后的痕跡具有統一方向性的特點，采用AI技術學習銑痕特征，生成對抗神經網絡進行銑痕缺陷背景融合，將背景類缺陷紋理的抗干擾識別能力泛化性提升20%。

木材領域

在木材行業，傳統的木材表面缺陷檢測方式已經無法滿足日益增長的檢測需求，許多木材企業采用AI機器視覺技術，實現對木材表面快速且穩定的檢測。該技術不僅克服了傳統檢測效率低、缺陷檢出率低、勞動強度大等弊端，而且加速提升了木材加工企業生產線的智能化程度。

針對木材作為天然材料缺陷種類多、同種缺陷特征差異大等問題，工業AI視覺系統基于AI+機器視覺技術，能夠實時檢測木材表面缺陷，快速識別并保存數據。

該系統從工業相機拍攝的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，再通過AI算法對大量圖像樣片的學習，建立深度學習模型，提高了對圖像的分析能力，從而能夠分析更復雜對木材缺陷進行圖像檢測，并實現自定義木材新的缺陷類型。通過對信息的處理與理解，該系統能夠將信息傳遞給機械臂等外部執行機構，進行缺陷木材的剔除，從而保障木材出廠質量的合格。

隨著工業AI視覺系統的持續升級與落地部署，基于深度學習技術的缺陷檢測也得到了更廣泛的應用。未來，隨著技術的不斷進步，我們將持續鉆研深度學習技術在工業檢測領域的應用，并致力于取得更大的突破，為視覺應用平臺的開發提供更全面、高效的質量保障手段。