工业AI视觉系统能够在工业环境中进行缺陷检测、视觉分拣、物流公报、拆码垛、工业上料等应用。

目前，机器视觉技术的发展已经深入各个行业，尤其在成品质量缺陷检测方面变得越来越关键。基于机器视觉的缺陷检测通过图像处理算法，处理产品制造过程中可能存在的缺陷或不良品，该技术能够替代人工视觉检测，并提高检测的效率和准确性，为相关制造企业实现降本增效。

深眸科技以机器视觉和深度学习算法为核心不断优化，自主创新构建工业AI视觉系统解决方案落地主流工厂生产线，持续保证对相关产品的质量控制。

工业AI视觉系统在缺陷检测场景的应用

工业AI视觉系统结合人工智能和图像处理技术，通过图像预处理、标注、训练等方式，快速识别破损、尺寸不标准、圆形度不良、 边缘缺损或凸起、脏污、划痕和表面残留污等多种缺陷，快速提高产线自动化、智能化程度及检测效率。

深度学习技术，进一步提高缺陷图像处理水平

在制造业中，缺陷检测是产品质量控制的重要环节，基于机器视觉的缺陷检测技术能够检测金属制品、塑料制品、玻璃制品等各种产品，并检出包括表面划痕、凹陷、气泡、裂纹等瑕疵，助力企业提高产品质量，降低产品不良率。

在缺陷检测过程中，常用的图像处理技术包括数字图像处理技术和机器视觉技术。数字图像处理技术主要针对数字图像，包括图像的增强、滤波、分割和取样等处理技术。而机器视觉技术则是基于数字图像中的分割和模式识别，针对现有场景中的图像进行应用分析。

工业AI视觉系统通过搭载深度学习技术，能够进一步提高图像处理的技术水平，该技术的引入还为缺陷检测带来了新的机遇，通过学习大量的历史数据和模式，实现在更大范围内、更高效率下发现潜在的缺陷。

同时，深度学习作为基于神经网络的机器学习方法，其核心是神经网络模型，通过深度神经网络模型能够对原始数据进行自动学习提取特征、建立复杂特征、学习映射并输出，还能处理大规模的数据，并通过对大量样本的分析和学习，自行判断产品是否存在质量缺陷，实现缺陷检测精准度和效率的提升。目前，深眸科技自主创新构建的工业AI视觉系统解决方案已在主流工厂中实现1000+生产线部署的落地应用。

工业AI视觉系统，覆盖多个领域的缺陷检测场景

在缺陷检测领域，机器视觉可以应用于多个行业，包括3C电子、木材、汽车、医药、新能源等，而不同行业的缺陷检测目标也各不相同。

3C电子领域

在工业领域，精冲件所采用的精冲工艺精度较高、产生的缺陷尺寸通常比较微小，同时精冲过后进行的铣床加工会在产品表面留下大量明显的铣痕，呈现出和缺陷相近的特征，从而影响缺陷的准确分辨。

针对精冲件工艺精度高、产品表面残留大量铣痕以及缺陷特征相似等问题，深眸科技通过自研的工业AI视觉系统，以高效算法、快速识别、精准检出等优势，为精冲件缺陷检测案例提供技术支持。

工业AI视觉系统通过多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，能够将微小的缺陷尺寸特征进行放大处理，将微小缺陷的检出率提升至99%以上；还可以针对铣床加工后的痕迹具有统一方向性的特点，采用AI技术学习铣痕特征，生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，将背景类缺陷纹理的抗干扰识别能力泛化性提升20%。

木材领域

在木材行业，传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求，许多木材企业采用AI机器视觉技术，实现对木材表面快速且稳定的检测。该技术不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端，而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

针对木材作为天然材料缺陷种类多、同种缺陷特征差异大等问题，工业AI视觉系统基于AI+机器视觉技术，能够实时检测木材表面缺陷，快速识别并保存数据。

该系统从工业相机拍摄的图像中提取信息，进行处理并加以理解，再通过AI算法对大量图像样片的学习，建立深度学习模型，提高了对图像的分析能力，从而能够分析更复杂对木材缺陷进行图像检测，并实现自定义木材新的缺陷类型。通过对信息的处理与理解，该系统能够将信息传递给机械臂等外部执行机构，进行缺陷木材的剔除，从而保障木材出厂质量的合格。

随着工业AI视觉系统的持续升级与落地部署，基于深度学习技术的缺陷检测也得到了更广泛的应用。未来，随着技术的不断进步，我们将持续钻研深度学习技术在工业检测领域的应用，并致力于取得更大的突破，为视觉应用平台的开发提供更全面、高效的质量保障手段。