人工智能在缺陷检测中的应用.pdf
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2022-12-17
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人工智能在缺陷检测中的应用
摘要：在产品生产过程中，缺陷检测是当中比较重要的一个环节。区别于传
统人工检测，人工智能检测在效率和准确度方面都有明显的提高，能够有效地解
决在检测过程中遇到的问题。文本主要论述了人工智能在缺陷检测中的应用原理、
与传统人工模式的比较，以及在各个方面的具体应用。
关键词：人工智能；缺陷检测；应用；平台优化
在当今，随着科学技术的发展，人工智能技术已经在各种的缺陷检测中得以
广泛应用，在生产生活的很多方面，都有人工智能的身影。尤其是在缺陷检测方
面，人工智能技术的有效应用在很大程度上提供了检测的准确度和效率，在传统
人工检测的基础上实现了环节简化和效率提升。
一、AI 深度学习缺陷检测原理及与传统检测方法的比较
在传统检测中，应用人工智能技术能够有效实现传统人工检测达到不了的准
确度和高效率。在现阶段的缺陷检测中，应用人工智能技术主要是利用机器视觉
技术实现对产品的缺陷检测，即视觉缺陷检测法。这种检测方式主要包含三个步
骤，分别是图像采集，图像处理以及判断控制。首先，图像采集是利用光源对被
检测物进行照射，使其在进行机器视觉技术应用的过程中，对相关物品进行图像
采集；其次，对收集的图像进行内部处理；最后，在得出处理结果之后进行产品
质量判断 。
在这三个环节中，图像处理是智能缺陷检测的重要核心。在这一环节，是对机器
视觉技术的充分利用。近些年来，机器视觉技术主要应用于深度学习模式的实现，
深度学习（Deep Learning）（也称为深度结构学习【Deep Structured
Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep
Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。它尝试为数据
的高层次摘要进行建模，然后经过机器视觉技术处理，得到相关检测成果。在进
行深度学习模式之前需要进行前提训练，在经过相关测试达到标准之后才能够应
[1]
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