人工智能在工业机器视觉的应用

因此，AI并非单指人工智能，而是增强智能。在最好的情况下，便是利用AI的某些部分模拟人脑的功能，而不是模仿、甚至取代人类思维或人类意识。

随着我国人工成本的步步增长，在工业产业链（如手机产业链）中越来越多的环节开始主动或被动地引入自动化生产模型，这为人工智能进入工业化环节落地上提供了绝佳的行业土壤，吸引了越来越多的设备制造企业在人工智能自动化升级浪潮中投入大量资金。

工业化中的绝大多数人工智能应用都与机器视觉技术有关。投资者渴望使用神经网络软件在自动化生产线上进行视觉处理的教育和培训，以获得准备好的动作和质量数据，越来越多的替代手动操作部分。

目前，在操作动作的人工智能应用部分中，由于处理相对简单，可以使用更成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，从而在短时间内获得良好的效果，并迅速取代操作员的工作。因此，在行业中，设备制造企业可以基本完成生产公司的产品，流程和动作分解信息，而行业企业只需要被动地接受自动化设备带来的好处。但是，在质量检查中，除了可以独立地或集成在操作动作的视觉处理部分中并且可以通过机械动作完成的可测量物理参数之外，视觉检查部分还与光学信息有关，尤其是与人类的视觉感知有关在光学检查部分，人工智能应用在行业中的发展极其缓慢。

人类视觉感知的光学检查部分缺少人工智能功能，这也是整个智能制造技术中最困难的环节之一。实际上，这也是近年来国际消费电子行业迅速向中国转移的主要原因。除了中国的劳动力成本低外，消费电子领域的产品质量控制很少涉及人的视觉感观的光学检查部分。特别是配备有触摸显示装置的电子产品在外观检查中需要大量熟练的员工，以支持数十亿数量的年生产能力规模。从某种意义上说，目前只有中国可以在这方面满足全球市场的海量需求。

随着人工智能的不断发展，以及机器视觉的不断深化，未来人工智能将会越来越多的渗入到工业机器视觉中，给工业制造带来更大的突破性的发展，为企业的生产带来更快速、更精细化，生产效率将进一步提高，产品质量将得到更大的保障。
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