在工业生产中，缺陷和异常的检测对于保障质量标准至关重要。在许多情况下，人工质检习惯于在产品下线时对其进行检查。然而，随着机器学习和人工智能的出现，现在可以使用自定义模型来检测产品中的缺陷和异常。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在视觉检测中的应用，并讨论它为制造商提供的一些好处。我们将研究不同行业的实际应用，并了解为什么基于人工智能的视觉异常检测在现代制造设备中越来越受欢迎。

生产线的传统检验

自工业时代开始以来，制造商一直在使用不同的技术来监控装配线上的工艺和产品质量。早期的产品质量检测主要靠人工来完成。但随着制造业规模化和工业自动化的发展，在生产线上监控质量和检测问题自然变得越来越困难。质检员很难处理大批量数量的产品，个人主观性容易影响检测结果。再加上任务的单调性、重复性，会导致疲劳，更是增加出错的可能。

异常检测自动化简介

自动化对制造商来说是一个突破，他们能够在不影响质量标准的情况下大幅增加产量。目前的科技水平已经能够在大部分生产流程中实现自动化，包括最容易出错的任务，如缺陷和异常检测。科技开发人员正常改变传统规则，用灵活的、自学习的和自我改进的方法取代程序化的、适应性差的方法。

计算机视觉和机器学习辅助异常检测

传统的视觉检测有许多局限性—最大的局限性是反应相对缓慢。一旦机器检测到异常或缺陷，它可以触发自动反馈，而在没有人工智能的情况下，这些操作必须手动执行。在生产制造过程，每一秒都很重要，这会适得其反。比如在制药行业，一个相对较小的问题可能会影响整个批次，造成巨大损失。

另外质量保证的一致性。有了自动化工具，所有关于缺陷和异常的数据都会留在系统中。机器可以从中得出结论，不断提高其检测能力。而在传统的缺陷和异常检测方法中，质量检测的有效性可能会随着任何人员变动而大幅下降而增加成本。

基于人工智能的计算机视觉可以解决这些问题，提高了质量控制和质量保证。

基于人工智能的计算机视觉能否检测缺陷并识别异常？

人工智能模仿人类行为——作为其分支，计算机视觉再现了人类解读图像的能力。该技术借鉴了人类视觉系统的复杂性，模仿其处理视觉信息的方式。虽然拍摄图像的谜团在数百年前就被解开了（并随着相机的发明而被封存），但图像解释它一直是一个困难的部分。有了人工智能，这一切成为可能。