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1、目視設(shè)備檢查功能
近年來(lái)的趨勢(shì)是將視覺檢測(cè)設(shè)備與人工智能（AI）相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的視覺檢測(cè)和質(zhì)量控制。人工智能可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理算法來(lái)分析和學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)。這允許實(shí)現(xiàn)各種功能。
缺陷檢測(cè)
經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型可用于檢測(cè)異常模式和缺陷。例如，它可以學(xué)習(xí)缺陷產(chǎn)品的圖像數(shù)據(jù)，并利用它來(lái)判斷產(chǎn)品的外觀，從而可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)缺陷。
模式識(shí)別
擅長(zhǎng)識(shí)別復(fù)雜的模式和形狀。外觀檢測(cè)設(shè)備中安裝的AI會(huì)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的外觀圖案，并將其與正常外觀進(jìn)行比較。如果檢測(cè)到異常圖案或形狀，則可判定為缺陷產(chǎn)品。
自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)
可以對(duì)視覺檢測(cè)設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。通過(guò)反饋缺陷產(chǎn)品數(shù)據(jù)和檢測(cè)結(jié)果并更新模型，可以自動(dòng)提高檢測(cè)精度和效率。
應(yīng)對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)
使用傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)設(shè)備，類型之間的切換（設(shè)置更改）需要人力。因此，需要頻繁更換設(shè)置的多品種、小批量生產(chǎn)會(huì)帶來(lái)效率降低的問(wèn)題。相比之下，人工智能可以通過(guò)同時(shí)學(xué)習(xí)多種類型來(lái)地減少檢查設(shè)置更改的數(shù)量。
結(jié)合人工智能的視覺檢測(cè)設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的檢測(cè)，并且可以檢測(cè)到人眼經(jīng)常錯(cuò)過(guò)的微小缺陷和圖案。
2、目視檢查設(shè)備與人工目視檢查的區(qū)別使用
目視檢查設(shè)備和人工目視檢查一般根據(jù)具體情況和要求不同使用。
目視檢測(cè)設(shè)備
目視檢測(cè)設(shè)備提供快速、一致的檢測(cè)，提高制造過(guò)程的效率。它具有機(jī)械精度并允許連續(xù)監(jiān)控。因此，當(dāng)需要高速生產(chǎn)線或大規(guī)模生產(chǎn)時(shí)，或者在檢查微小零件時(shí)使用它。
人工視覺檢測(cè)
人工視覺檢測(cè)很容易適應(yīng)新的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和變化，并允許對(duì)工作進(jìn)行靈活的調(diào)整。您還可以利用您的視覺經(jīng)驗(yàn)和判斷力。當(dāng)產(chǎn)品外觀標(biāo)準(zhǔn)較主觀且人的判斷很重要時(shí)，或者在小規(guī)模生產(chǎn)或試生產(chǎn)時(shí)，由人進(jìn)行目視檢查。
