AI機器視覺檢測是什么？
AI機器視覺檢測是將人工智能（AI）技術與機器視覺相結合的一種檢測方法。它通過使用深度學習和計算機視覺算法，讓計算機能夠自動識別、分析和理解圖像中的內容，實現對產品、物體或場景的自動化檢測和判定。
HCAI深度學習平臺包含檢測、分類、分割和定位等模型的訓練功能，模型可直接導入 HCvisionQuick 軟件應用。用戶在使用過程中可根據需求，選擇對應的任務新建工程，進行任務模型的訓練和產品檢測。訓練時采用強大的深度學習神經網絡算法，對產品特征進行訓練，有效地利用圖像灰度、邊緣、紋理信息等信息特性，減少冗余窗口。
模型的魯棒性、準確率和適應性高，不僅可以檢測判斷瑕疵，還可以對不同類型的產品或瑕疵進行區分。可視化的訓練指標、完善的模型評估方法以及良好的交互使訓練變得更加簡單。
AI機器視覺檢測技術應用場景（示例）：
包裝容器：適用于產品的品質把控，用于檢測產品外觀缺陷，如黑點、飛邊、缺口、模號等。
鋰電池：鋰電生產中密封釘焊接、頂蓋焊接等常會出現針孔、砂眼、劃痕、凹凸、偏焊等瑕疵,都可用AI機器視覺檢測技術進行自動化檢測和判定。
ai機器視覺檢測有什么優勢？
高效準確： AI視覺檢測借助深度學習等技術，能夠快速、準確地處理大量圖像數據，遠遠超過傳統圖像處理方法的效率。
自動化： AI視覺檢測不需要人工干預，能夠實現全自動的檢測和分析，降低了人力成本，并提高了生產效率。
適應性強： AI視覺檢測具有強大的學習能力和適應性，能夠適應不同環境和場景的變化，減少了參數調整和配置的復雜性。
多任務處理： AI視覺檢測可以同時處理多個任務，例如目標檢測、圖像分類、分割等，提高了多方面的檢測能力。
高精度檢測： AI視覺檢測能夠發現更細微的特征和缺陷，提供更精確的檢測結果，有助于提高產品質量。
靈活性： AI視覺檢測可以根據不同的應用場景進行定制和調整，滿足不同行業和企業的需求。
可持續改進： AI視覺檢測可以通過不斷的學習和迭代優化算法，持續改進檢測能力，提高性能和效果。
由于上述優勢，AI視覺檢測在工業自動化、質量控制、安防監控、醫療影像等領域得到了廣泛的應用，為各行各業帶來了效率和品質的提升。
