伴随技术不断进步，以人工智能代替人工进行检测越来越成熟。人类擅长通过视觉、触觉、甚至嗅觉来感知差异。人类能分辨出细微的缺陷、变化或差异，并能在面对不可预测的情况时进行调整。人类也易于接受训练，人通过学习可以适应新的产品或要求。

然而技术带来的速度、准确性和可重复性又是人类无法比拟的。人的眼睛很容易受到“欺骗”，这样就会使得人们看到的结果准确度存疑。如果不相信可以试着数数下图的黑点。机器视觉系统由于更高的处理速度和不断扩大的内存容量，它们可以快速做出决定，并对自动化进行编程，使结果无偏差并且持续准确。

与机器不同，人也会感到疲惫、无聊、分心，并可能做出主观的决定。因此，大多数人工检测任务通常伴随20-30%的错误率。通常，这些错误与漏掉一个缺陷、错误的装配或“假阳性”有关，即操作员识别了一个不存在的问题。考虑到这些错误率，以及由于浪费和制造停工而导致的更高成本，以及劣质产品对品牌认知的影响，显然必须利用技术进步来帮助人工检测。

利用人工智能技术的决策支持

将自动化决策支持加入视觉检测，有助于加快检测速度，提高端到端的产品质量，并提供更多的产品定性评估，以确保制造过程的可重复性和可追溯性。由于终端市场逐渐需要更多的定制产品，对于按需生产和小批量制造，人工检测有时比自动化流程更具成本效益和适应性。

全新的视觉检测系统利用无代码算法开发和边缘处理平台的进展，使制造商更容易和更有成本效益地为在制品和成品增加 AI 决策支持。这些系统提供预装检测技能，可以轻松地根据具体要求进行定制和再培训，包括验证部件、检查标签、检查装配和数字化工作指令。

作为一个充分集成的桌面系统，操作员可以使用相机、边缘处理和显示器来获取图像并创建 AI 模型。他们无需在相机、PC 或基于云的系统之间切换;使该系统易于使用，极具成本效益，而且占地面积较小。

无代码优势和简单培训

对于考虑基于人工智能检测的制造商来说，最重要的障碍之一就是算法开发。有一种观念认为，要将该技术部署至制造业应用中，需要专门的技能，或昂贵的咨询服务。没有基于代码块的平台让任何终端用户轻松地设计人工智能和计算机模型，以实现任务的自动化，如视觉检测、数字工作指令、自动计数和测量。

对于视觉检测系统，可以快速培训和部署针对诸如图像比较和图像保存的常见要求的预装技能，而无需编程语言的专业知识。只需一张好的图像(“母版”)，系统就能训练出区分好坏或通过/失败的能力。更有经验的开发人员可以使用软件平台来定制预装技能，或开源机器视觉和人工智能代码，以满足独特的要求。

图像比较功能有助于在工作过程中和最终装配检测步骤中指导操作员

电子产品的检测

制造商将人工智能决策支持加入到流程中的最快方式之一就是图像比较。视觉检测系统将制造的产品与“黄金母版”进行比较，并在显示器上直观地显示差异和偏差。虹科协助一家电子制造商，该制造商为位于“北部硅谷”的医疗保健、工业控制、电信、安全和数字成像公司提供广泛的服务。该公司专门为中小规模的市场提供高质量的电子组装服务。

为高价值、低产量的市场提供服务会给公司带来检测方面的挑战，因为并非所有产品都适合自动化流程。因此，一些产品主要由人类操作员进行检测。该公司对其产品质量的模范记录感到自豪，并将自动视觉检测系统视为一种为其检查员增加决策支持的方法。

自动图像比较功能用于匹配已批准的布局和电子组件的最终生产。该系统快速比较电路板上元件的位置，并在进入制造过程的下一个步骤或最终包装之前，为人工检测突出差异和偏差。该系统也被DICA用于对来自供应商的进货元件进行质量检查。此外，制造商使用该系统来记录和保存每块印刷电路板的图像。这些数据与可追溯系统共享，用于库存和装运管理和批次跟踪，以及其他业务流程，包括缺陷的根本原因分析。

凭借其直观的、循序渐进的过程，图像比较插件只需要一张已知的、良好的图像进行培训。DICA的操作人员和质量控制人员已经训练了多个图像比较插件来检测不同的产品。操作员只需选择正确的插件与要检测的产品一起使用，视觉检测系统就会自动在视觉显示器上突出任何差异的偏差。操作员可以根据需要调整灵敏度，以检测电路板上不同级别的元件。

对于制造商来说，视觉检测系统提供了许多宝贵好处：减少人类操作员的主观决策，尤其是在长时间轮班的情况下，系统可以确保一致性和准确性。节省成本，因为可以在生产的不同阶段发现错误。这个可扩展的系统可以用多条产品线的“良品”图像快速训练。操作员或质量经理无需编程技能即可培训该系统。在任何时候增加新产品，或新员工更好地了解良品和不良品的区别时，对员工进行检测要求的培训则更快。图像保存有助于减少时间、成本和风险，如果在现场发现潜在的错误，可以实现更好的可追溯性流程。

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与现有的检测硬件、软件和终端用户流程配合；支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多种接口协议；强大的NVIDIA GPU可以部署开源或自定义算法，包括预先训练好的TensorFlow深度学习模型和使用OpenCV等开源库开发的Python plug-ins。

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