機(jī)器視覺是實現(xiàn)智能生產(chǎn)線自動化和智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，具有非接觸式、高精度和高效率等優(yōu)點(diǎn)。它能夠獲取產(chǎn)品的圖像信息，并將其轉(zhuǎn)化為可處理的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供依據(jù)。而深度學(xué)習(xí)則為機(jī)器視覺提供了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和分析能力，通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征和模式，從而更準(zhǔn)確地識別和分類產(chǎn)品。
在實際的智能生產(chǎn)線中，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺是相互融合的。通過整合AI視覺檢測技術(shù)，讓機(jī)器設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)更全面、更精準(zhǔn)的檢測和控制。比如，在半導(dǎo)體制造中，結(jié)合機(jī)器視覺的圖像采集、深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練和AI視覺檢測的實時判斷，可以對晶圓的質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格把控；在汽車制造中，AI視覺檢測能夠檢測車身表面的劃痕、凹陷等缺陷，確保每一輛汽車的外觀質(zhì)量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。
當(dāng)然，AI視覺檢測技術(shù)在智能生產(chǎn)線中的應(yīng)用帶來了顯著的優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)的質(zhì)量和標(biāo)注問題、模型的泛化能力等。為了解決這些問題，虛數(shù)科技自研了非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，相比于有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，非監(jiān)督學(xué)習(xí)省去了繁瑣的人工標(biāo)注環(huán)節(jié)。對于非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型而言，我們只需要學(xué)習(xí)OK產(chǎn)品，采集OK產(chǎn)品50~100張圖片即可，無需標(biāo)注，一鍵啟動訓(xùn)練，然后快速得到模型。
