如今，AI (人工智能)技术已无处不在，深刻影响着人们的日常生活和社会面貌。无论是生活购物时的大数据推送，还是在机器视觉检测中的快速检测，都在利用AI的强大处理能力。但是传统的AI技术在进行模型训练时，需要汲取大量的数据，不仅费时费力，还需要具备一定的编程能力。而AI技术的一个子集——边缘学习正横空出世，使得AI技术得以下放。它是一种易于使用且安装方便的自动化技术，现在广泛应用于先进的制造和物流实践中，帮助执行质量检测和实现任务自动化。

边缘学习是一项用途广泛的技术，经过训练后，可识别、检测和分类产品缺陷、组件、标签及其他特征，适用于无数的工业应用。边缘学习采用预先训练的AI算法，可加快系统训练过程，并且不影响系统性能。

下面我们就看看哪些热门行业有边缘学习的身影，并通过它大大简化自动化缺陷检测、装配验证、分类、字符读取以及其他对于传统机器视觉过于复杂或对于人工检测过于昂贵的类似应用。

汽车行业

随着传统汽车制造商向电动汽车市场转型，越来越多的公司加入争夺数量有限的昂贵稀有金属和人力资源。边缘学习技术能使产品检测、元件分类等复杂的任务实现自动化，并可读取直接部件标记(DPM码)和基于标签的代码，从而帮助汽车企业减轻这些负担，降低成本，优化劳动力利用率。

光学字符识别：配备边缘学习技术的视觉系统可快速读取代码和直接部件标识，包括在对比度较低、代码损坏等棘手情况下。

电子产品

边缘学习技术非常适合电子制造商和装配设施用于执行自动化检测过程。康耐视边缘学习解决方案具有易于使用和快速部署的优势，适用于大批量部件质量检查和装配验证应用。

PCB部件装配验证：嵌入边缘学习技术的视觉系统可验证PCB装配是否正确。

生命科学

边缘学习技术可在实验室诊断环境下使复杂、效率低下的任务实现自动化，以产生一致的结果。医生、研究人员及其他边缘学习新手可在数分钟内完成应用训练，并生成有价值的数据。

病理样本识别：配备边缘学习技术的视觉系统可读取和解码柔性、光泽表面上的字符。

物流业

边缘学习技术可解决具有挑战性的视觉应用，包括棘手的物品检测和物体分拣。凭借基于示例的简单训练和AI算法，康耐视边缘学习解决方案使物流设施能够提高分拣流程效率，并处理广泛的物品和包装类型。

存在/缺失检测：嵌入边缘学习技术的康耐视视觉系统可检测搬运箱或货盘上用户可针对广泛的包装类型训练边缘学习技术，以确保正确不同背景下棘手物品的存在/缺失。

包装业

边缘学习技术可简化包装制造商的自动化检测流程。凭借无与伦比的易用性，康耐视边缘学习解决方案非常适用于验证装配是否正确、检测包装中是否有产品缺失以及对各种缺陷进行分类以协助优化流程。

泡罩包装检查：机器视觉系统使用边缘学习技术对泡罩包装内的药丸包装状况进行准确分类，包括反光包装表面下。

AI时代已来，康耐视AI软件可基于示例图像快速学习定位图案和识别异常，解决一系列对于基于规则的算法过于复杂和编程耗时的任务，并且提供人工检测无法实现的一致性和速度。各行业工程师们赶紧借助最新边缘学习技术化繁为简，让项目更高效！