由ChatGPT引发的思考——如何用AI赋能工业瑕疵检测

　　数年前，AI语言模型还处在“抱歉，我听不懂您在说什么”的原始状态。

　　2022年底，ChatGPT让科技故事在一夜之间踏入未来之门，遍布世界的访问者瞬间造成服务器瘫痪。

　　接踵而至的行业巨擘、资本和创业者蜂拥而入。是什么魔力使AI再攀高峰?

　　除了底层技术、算力飞速升级之外，AI技术正被应用在种种领域。

　　这是AI技术保持强劲活力的源泉，而工业智能化正是这场变革的重头戏。

　　不论是笔记本外观轻微的磕伤，还是手机上轻微的瑕疵，都将影响消费者的使用体验，甚至为品牌声誉带来“差评”。

　　当前，消费电子品外观检测主要采用人工，除了人力成本，还存在不可避免的主观性，导致检测疏漏。

　　此外，检测工作枯燥繁复，附加值低，长时间检测也影响工人视力健康。

　　瑕疵检测在可见的将来势必被AI智能检测设备取代。

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　　什么是AI瑕疵检测?

　　AI瑕疵检测是指利用人工智能技术对制造业中的产品或设备进行瑕疵检测。它是一种基于机器学习、图像处理、模式识别等技术的自动化检测方法。

　　可以应用于多个制造行业，如电子、汽车、航空航天、医疗器械等，检测对象包括各种零部件、组件、成品等。

　　AI瑕疵检测技术的应用还在不断拓展和深化，可为制造业的智能化和数字化转型提供有力支持。

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　　AI瑕疵检测在制造业有哪些应用?

　　1.表面瑕疵检测：通过AI技术对制成的产品表面进行检测，如划痕、气泡、凹陷、污渍等。

　　2.尺寸偏差检测：通过AI技术对制成的产品尺寸进行检测，如长度、宽度、高度等。

　　3.外观瑕疵检测：通过AI技术对制成的产品外观进行检测，如颜色、纹理、形状等。

　　4.包装检测：通过AI技术对制成的产品包装进行检测，如包装缺陷、标识错误等。

　　5.材料和结构检测：通过AI技术对制成的产品材料和结构进行检测，如材料组成、结构强度等。

　　通过了解，AI瑕疵检测在工业场景中覆盖范围广，应用场景多。但同时也是一项高难度任务，生产中的瑕疵种类多样，形态、位置和程度也存在巨大变化。

　　动视宫原科技利用多年行业沉淀和技术积累，紧密结合落地场景，积极研发出覆盖多类产品和全类瑕疵的AI瑕疵检测算法、设备与解决方案的能力，并将持续不断提升检测性能，为客户提供全面、优质、高效的检测解决方案，助力工业外观瑕疵检测的落地与推广。