众多科技公司都在开发人工智能工具，使缺陷检测的准确性和生产力超越人类的能力。虽然每个计算机视觉公司侧重点不同，但人工智能驱动的质量控制（QC）的承诺是明确的：利用图像和物体识别将使你处于领先地位。

 采用行业特定类型的计算机视觉（所谓的机器视觉）有助于工厂改善质量控制，同时从等式中消除人类感知的缺陷。

 简单地说，机器视觉是硬件端的相机和另一端处理“大脑”软件的组合。再加上深度学习技术，视觉系统可以“学习”产品尺寸、螺栓孔及其位置和形状等细微差别。为了训练一个系统来区分可接受和不可接受的质量，您需要向它提供大量捕捉各种缺陷类型的图像。

 人类也能发现视觉缺陷。但这些任务——例如，在检查瓶子的灌装——是高度重复的。与人眼不同的是，自动光学检测（AOI）不会失去其敏锐性，并且对浓度下降免疫。通过在生产过程的早期发现错误，您将在每个阶段避免手动生产瓶颈。

 降低质量控制操作的成本

 在你的工厂里为质量控制线配备人力是昂贵的，而且有局限性，因为检验人员需要体面的工资和稳定的工作时间来完成他们的工作。

 另一方面，基于计算机视觉的质量控制系统可以提供全天候一致的结果，而无需休息。机器的错误检测率更高，而手工操作人员有处理和物理上的限制，这使得他们很容易漏掉一个缺陷或错误地识别一个缺陷。

 也就是说，用计算机视觉驱动的软件来增强你的线条是两全其美。除了识别已知的缺陷之外，人工智能还可以根据先前的输入发现以前从未见过和不可预测的缺陷。

 识别不明显的缺陷

 对于那些缺陷可能致命的行业，如航空航天、汽车或医疗，基于计算机视觉的检测超出了光谱可见部分的范围，并且在紫外、x射线和红外线下发挥作用。为了满足相对苛刻要求和安全规定，需要比人眼高得多的光学分辨率。

 尽管人类在区分异常方面仍然优于机器，但深度学习技术提高了标准。也就是说，基于深度学习的解决方案可以识别表面缺陷——例如裂纹，斑块，夹杂物和划痕等——这些都是人工很难检查的缺陷。

 在机器学习分析的支持下，这样的系统可以在几天内适应新的可视数据集和场景。通过在深入学习模型上投入足够的精力，您将能够获得意想不到的结果，例如发现您之前忽略的新类型缺陷，并将检查成本降低高达66%。