随着科技的发展，AI视觉受到越来越多的关注。现如今，经过多年的发展，AI智能逐渐成熟，开始被广泛的应用在工业环境中，目前，在工业场景中，机器视觉检测技术深入各行业，特别是在产品质检中发挥了重要作用，提高检测的效率和准确性，为制造企业实现降本增效。如今，随着检测要求的不断提升，越来越多的机器视觉集成商开始研究如何将机器视觉和深度学习算法结合起来，构建工业AI视觉系统解决方案，完成对相关产品的质量控制。
工业AI视觉系统结合人工智能和图像处理技术，完成图像的前期处理和标注，方便后续进行快速识别瑕疵，尺寸、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。
在制造业中，缺陷检测是产品质量控制的重要环节，通过视觉检测技术能够检出包括表面划痕、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。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，通过深度神经网络模型能够对采集到的样品数据进行自动学习汇总，提取相关图像特征，并且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。
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。
在工业领域，特别是在一些精密零件的生产过程中，他的精度较高、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，工业AI视觉系统具备高效算法、快速识别、精准检出等优势，通过多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，将微小特征进行放大识别处理。
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，使用AI视觉检测后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。
算法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，建立深度学习模型能够对更复杂的木材缺陷进行图像检测，并实现自定义木材新的缺陷类型。
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。