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當(dāng)為AOI檢查設(shè)置規(guī)格和方差裕度時，它們要比人工檢查精確得多。然而，AOI系統(tǒng)仍然無法檢測到設(shè)備的“外觀”問題。
這就是為什么富士通實驗室一直在率先為電子行業(yè)開發(fā)支持人工智能的識別系統(tǒng)，并在質(zhì)量、成本和交付方面報告了大量進(jìn)展。通過遺傳編程，該公司的圖像識別系統(tǒng)實際上生成了檢測代碼，能夠產(chǎn)生幾乎100%的識別率。將該技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場，開發(fā)時間減少80%左右，識別率達(dá)到97%。
然而，不僅僅是高價值的制造可以使用自動化的視覺檢查和人工智能?？紤]一下這兩個來自以消費(fèi)者為基礎(chǔ)的行業(yè)的例子。
4.紡織行業(yè)
在某個時刻，我們所有人都買了衣服，發(fā)現(xiàn)里面貼著“被(某個數(shù)字)檢查過”的小標(biāo)簽。這意味著人工檢查產(chǎn)品在縫紉、織造等方面的缺陷，并確定其符合公司的質(zhì)量規(guī)格。顯然，這是一個代價高昂且容易出錯的過程。接受有缺陷產(chǎn)品的客戶必須經(jīng)過退貨/換貨程序，這是公司不喜歡的。
自動視覺檢查的實現(xiàn)，以及DL功能，現(xiàn)在可以檢測紋理、編織、縫合，甚至顏色匹配的問題。當(dāng)發(fā)現(xiàn)缺陷時，不僅可以將紡織品或產(chǎn)品從生產(chǎn)線上移除，而且還可以發(fā)現(xiàn)缺陷的根源，并在未來進(jìn)行修復(fù)和預(yù)防。
同時，可以對這些系統(tǒng)進(jìn)行微調(diào)，以接受更大范圍的容錯能力。例如，Datacolor的人工智能系統(tǒng)可以考慮過去由人工操作人員進(jìn)行的視覺檢查的歷史數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)建與視覺檢查樣本更接近的自定義公差。
紡織業(yè)最新的人工智能用例之一是創(chuàng)建一個檢測和測量織物褶皺的系統(tǒng)。目前織物起皺性能的測量大多是手工進(jìn)行的，比較繁瑣。計算機(jī)視覺驅(qū)動的皺紋測量可以幫助制造商降低成本和時間所需的這一過程。
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