工業(yè) 4.0 在全球制造業(yè)掀起智能化浪潮，通過智能制造系統(tǒng)，制造流程將可大幅優(yōu)化，進而提升產(chǎn)線效能、減少成本支出，在智能制造系統(tǒng)中，人工智能扮演了重要角色，尤其是深度學習演算法更開始被應用到產(chǎn)線系統(tǒng)中的視覺檢測，快速而精準的判別商品瑕疵，實現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品高效產(chǎn)出。

AI智能視覺檢測系統(tǒng)深度學習屬于機器學習的領域，其演算方式是通過不斷重復判別物件獲得龐大數(shù)據(jù)，再經(jīng)過大量的運算讓精準度不斷接近完美，盈泰德科技指出，目前深度學習已經(jīng)被大量應用于各種領域，制造業(yè)的視覺檢測則是其中重點應用。

商品檢測是制造業(yè)品質(zhì)管理的一環(huán)，過去皆由現(xiàn)場作業(yè)員親力親為，然而人眼目測也有其局限，檢測速度與正確率會隨著作業(yè)時間拉長減少，再加上產(chǎn)線速度越來越快、商品體積逐漸輕薄短小，后期機器視覺檢測將可能成為產(chǎn)線檢測主流。

在產(chǎn)線中，視覺檢測有四大主要功能，包括量測、辨識、定位、檢查等，而檢測是全部功能中困難的部分，由于現(xiàn)場人員對瑕疵的認知不同，因而即就是已然自動化的機器視覺，仍會存在因系統(tǒng)設定或現(xiàn)場質(zhì)管人員不同，造成出貨商品品質(zhì)無法一致性的問題，要解決此一問題，盈泰德認為深度學習將會是較佳方式。

將深度學習導入至產(chǎn)線檢測，對制造業(yè)與系統(tǒng)供應商兩端來說，都可提升工作效率。在使用者端，視覺檢測系統(tǒng)可以省下大量人工的成本，機器視覺軟硬件架構(gòu)的準確率與判斷速度比人工有很多優(yōu)勢，而且設定完成后，即可長時間不間斷且以一致標準的工作，將可為制造業(yè)者省下大量的人力成本。
過往的機器視覺系統(tǒng)，每一次上線都必須不斷調(diào)節(jié)設定，在智能制造概念中，產(chǎn)線必須可快速回應訂單，彈性調(diào)節(jié)生產(chǎn)內(nèi)容，現(xiàn)行機器視覺檢測的繁復設定將難以滿足彈性化生產(chǎn)要求，深度學習架構(gòu)只要事先通過訓練，即可快速上線使用，且還能自主學習，系統(tǒng)可以自動找出較佳的 OK/NG 參數(shù)，不用再由人員調(diào)節(jié)，在此狀態(tài)下，各設備的瑕疵檢測標準將可一致性，不會因牌子、使用時間的不同產(chǎn)生差別。
至于系統(tǒng)整合商，運用人工智能也將強化市場競爭力。人工智能在視覺檢測市場正加速普及。

如果你的工業(yè)生產(chǎn)線中，可能需要用得上AI智能視覺檢方面的技術，那么不妨和我們盈泰德科技聊聊，我們會先根據(jù)你的需求分析，從一個專業(yè)的角度來給一個合適你的方案，然后再聽取你的意見，即使沒達成合作，我們也希望能多認識個朋友。