AI 视觉检测是一种使用人工智能（AI）技术来自动分析、理解和解释图像或视频数据的过程。它本质上是赋予机器“看”的能力，并让它们能够像人类视觉系统一样，甚至更快、更精确地识别、定位、分类和测量物体、缺陷、模式或特征。

这项技术是计算机视觉领域的一个分支，但特别强调检测和识别的具体应用，尤其是在工业、制造和质量控制等领域。核心技术通常基于深度学习，特别是卷积神经网络，通过在大量标注数据上进行训练来实现高度精确的视觉任务。

AI 视觉检测的主要应用和功能

缺陷检测：在生产线上识别产品表面的瑕疵、裂纹、划痕、污染或形状偏差。

物体识别与定位：识别图像中特定物体，如螺丝、标签、组件等物体的存在、类型和精确位置。

模式识别与分类：根据视觉特征将物体或情况归类。

计量与测量：精确测量物体尺寸、距离或角度，确保符合设计规范。

光学字符识别：读取和验证产品上的文字、批号、日期或条形码。

为什么要使用 AI 视觉检测技术？

使用 AI 视觉检测技术取代传统的人工检测或传统的基于规则的机器视觉系统，可以带来显著的经济效益、质量提升和效率优化。

从质量和准确性来看，AI 视觉检测具备超高精度和一致性的优势，不受疲劳、情绪或主观判断影响，能检测人眼难以察觉的微小缺陷。而传统/人工方法存在主观性高，不同检测员的标准可能不一致，人眼容易疲劳，导致漏检或误判等问题。

从速度和效率来看，AI 视觉检测具备极高速度，可以在高速生产线上实时完成检测，比人类快得多。而传统/人工方法速度慢，难以应对大规模、高产量的生产线。

从成本效益来看，AI 视觉检测可以有效降低运营成本，长期看，减少了对大量人力的依赖，降低了与人力相关的成本。而传统/人工方法人力成本高，需要大量且持续的培训和薪资投入。

从处理复杂性来看，AI 视觉检测可以处理复杂场景，可以学习并适应各种光照条件、背景变化和产品公差。而传统/人工方法灵活性差，难以适应复杂或多变的产品类型和缺陷模式。

从数据积累来看，AI 视觉检测可以持续优化，检测数据可被收集和分析，用于指导生产流程改进和预防缺陷的发生。而传统/人工方法难以量化，缺乏标准化的、可用于分析的精确数据。

从安全性看，AI 视觉检测安全性高，可以在危险或不适宜人类工作的环境中进行检测。而传统/人工方法无法在某些环境，如高温、有毒、高辐射等进行工作。