助力智能制造——基于AI深度学习的智能化缺陷检测系统（一）收藏

    实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向    在智能制造过程中，  机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸    机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。

     但是，随着自动化工业的进一步深入，传统机器视觉在缺陷检测方面的很多局限性逐渐显露出来，成为制约智能制造向纵深发展的重要因素     经过近十几年的发展，传统机器视觉在复杂无规律图像的检测方面以及高度的自动化集成方面，显示出一定的劣势：。

传统机器视觉检测方法的局限性

无法分析无规律图像     当图像不规则、无规律时，缺陷的特征很难通过手动设定，因此无法分析图像检测精确度较低     如果缺陷部分和之前设定好的缺陷特征有轻微的出入，传统视觉都无法检测出，导致检测的精确度下降。

实现自动化检测进入壁垒高     生产环境发生变化时，需要特定的工程师进行最优化作业并且手动设定不断变化的缺陷特征。AI深度学习视觉检测方法

     作为在机器视觉检测领域的一次技术革命，海德智能通过运用人工智能深度学习算法和实时图像分析技术，在机器视觉工业领域，为用户提供无人自动化缺陷检测技术     该系统可以通过数据图像识别进行训练，不断优化自身算法，得到更趋近完美的检测效果。

与传统机器视觉检测相比，该系统有着明显的优势：分析无规律图像     即使图像复杂，通过深度学习算法， 软件可以自动学习瑕疵的特征，使得 无规律图像的分析变得可能检测精度高     通过深度学习算法和制造业特有的数据 提高检测的精确度。

实现自动化检测进入壁垒低     即使不是专业的深度学习工程师， 通过便利的GUI界面，也可以轻松地 进行最优化作业

基于深度学习的视觉检测解决方案     海德智能为一般机器视觉方案无法检测的PCBA、手机零部件、汽车零部件、纺织印染、 皮革、钢铁、太阳能电池板等的各个领域中最复杂的缺陷检测问题提供无人检测自动化解决方案。

深度学习训练方法     更重要的是，我们可以在无需改变产线现有硬件设备的的情况下，为您提供智能缺陷检测软件或整套的缺陷检测解决方案     提高检测准确度     基于深度学习的检测算法比传统机器视觉检测具有更高的检测精度。

高效的人力资源运作     凭借我们高精度的自动化检测能力，一个人可以管理多个检测设备降低优化成本     学习过程快速简便，有助于缩短算法优化过程在线应用之后获取的图像可以进一步的学习，从而降低优化成本。

     在后面的工作中，我们将为您带来丰富案例，陆续向您深入介绍关于我们基于AI和深度算法的全自动缺陷检测方案，便于您更加深入的了解该技术将如何为您的生产带来更高的效率和更高的精度，助力您的事业腾飞！

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