AI缺陷檢測系統(tǒng)的基本架構主要由以下幾個部分組成：

1. 輸入/圖像獲取模塊：

該模塊主要負責采集產(chǎn)品信息和缺陷檢測信息，通常由工業(yè)相機、光學鏡頭、光源及其夾持裝置等組成。

工業(yè)相機捕捉產(chǎn)品表面的圖像，光學鏡頭將產(chǎn)品表面成像于相機傳感器上，光源為圖像采集提供照明，以克服環(huán)境光干擾，保證圖像的穩(wěn)定性。

這一模塊的功能是完成產(chǎn)品表面圖像的采集，將光信號轉換成電信號，進而轉換成計算機能處理的數(shù)字信號。

2. 處理/圖像處理與分析模塊：

處理模塊通過AI算法自動分析產(chǎn)品信息和缺陷檢測信息，涉及圖像去噪、圖像增強與復原、缺陷的檢測和目標分割等操作。

圖像分析模塊則基于提取的特征信息進行缺陷的定位、識別、分級等判別操作，通常利用機器學習算法，如支持深度學習的算法，對檢測到的缺陷區(qū)域進行分類和篩選決策。

3. 輸出模塊：

輸出模塊將缺陷檢測的結果返回給生產(chǎn)系統(tǒng)或者進行可視化展示，以便生產(chǎn)人員及時了解和處理產(chǎn)品缺陷。

4. 數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊：

這一模塊負責對分析挑揀出的缺陷圖片進行存儲管理，并提供人機交互界面，方便操作人員進行系統(tǒng)控制和結果查看。

5. AI訓練與推理框架（可選，但通常包含）：

AI框架負責提供用戶前端的AI編程語言、接口和工具鏈，支持靜態(tài)程序分析與計算圖構建，編譯優(yōu)化等工作。

它通過提供供用戶編程的API獲取用戶表達的模型、數(shù)據(jù)讀取等意圖，在靜態(tài)程序分析階段完成自動前向計算圖構建、自動求導補全反向傳播計算圖等任務。

AI缺陷檢測系統(tǒng)的基本架構包括輸入/圖像獲取模塊、處理/圖像處理與分析模塊、輸出模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊，以及可選的AI訓練與推理框架。這些部分共同協(xié)作，實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的自動檢測和分析。