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準確率高:在工業檢測領域,通過大數據的學習和不斷的優化,無限接近?100%;
解決疑難問題:在傳統機器視覺軟件調節一個參數,另一個參數可能就會有變?動,無法完全満足所有缺陷的檢測要求。人工智能模型,只要不斷添?加樣本學習即可。
短時間可以做出結果:在時間要求很短的項目上,只要有足夠多的圖片,輕松的進行標識和訓練,原則上一天就可以做出理想的結果。
后期維護方便:傳統算法現場出現問題,無法檢測出理想的結果,軟件編程技術人員需到生產現場進行軟件調試,人工智能模型可以直接把沒有檢測出來的圖片在生產現場再學一遍就可以達到理想的結果。
序號 | 比對項 | AI 方式 | 傳統AOI方式 |
1 | 漏檢率 | 0.2%以內,明顯瑕疵零漏檢 | 5%以上 |
2 | 過檢率 | 5%以內 | 20%以上 |
3 | 硬件 | 只需簡單視覺設備 | 對光學系統要求高 |
4 | 操作人員素質 | 操作簡單,對人員文化水平要求低 | 操作復雜,要求較高文化水平 |