过去，工业瑕疵检测通常依赖于人工视觉检查或简单的机器视觉系统。但是，这些方法效率低下，准确率和可靠性也受限于人类检查者的疲劳、注意力分散等因素。
如今，随着人工智能（AI）技术的进步，尤其是计算能力的增强和深度学习算法的发展，人工智能技术已经在多个领域实现了广泛的应用，其中工业质量检测是AI技术展现其强大能力的关键领域之一。
AI系统通过高级图像识别技术对产品图像进行分析，能够自动识别和分类各种瑕疵，如微小裂纹、不规则形状、黑点等。这种技术的应用大幅提高了检测的速度和准确性，降低了生产成本，并显著提高了最终产品的质量。
AI+机器视觉成趋势，AI在制造业的应用场景持续拓展
与金融等行业相比起来，虽然AI在制造业看似应用场景不少，但并不突出，甚至可以说发展较慢。究其原因，主要包括以下三大方面：
一是由于制造环节数据的采集、利用、开发都有较大难度，加之企业的数据库也以私有为主、数据规模有限，缺乏优质的机器学习样本，制约了机器的自主学习过程。
二是不同的制造行业之间存在差异，对于AI解决方案的复杂性和定制化要求高。
三是不同的行业内缺乏能够引领AI与制造业深度融合发展趋势的龙头企业。
正如第一点所提，由于AI在制造业的应用场景是非标准化的，不同的行业、企业、产线都有不同的应用需求，需要做特定改造，并且不同企业间的数据也无法通用，这也带来了一定限制，而机器视觉的应用相对简单，更具有通用性。因此，目前AI的应用主要体现在机器视觉领域，集成在摄像头后端，做零部件的检测、产品分拣或者质量监测。
不过，随着AI技术的不断进步，其在工业瑕疵检测中的应用将继续扩展，比如预测瑕疵的发生并自动调整生产流程以避免其发生。此外，诸如设备管理、辅助决策方面，AI也有应用潜力，但当下企业的使用还不普遍。对于设备状态的评估，故障系统预判，设备何时检修，这些场景AI也有应用空间。
写在最后
AI+机器视觉技术不仅仅是制造业的一次技术革新，更是一场生产方式的革命。近几年，工厂的智能化升级已是大势所趋，如果工厂的效率更高，做出来的产品将会更加具有市场竞争力。
