人工智能助力机器视觉的好处有哪些。

人工智能的改进与更好的机器视觉控制相结合，为智能制造业创造了至关重要的新组成部分–高精度、可扩展的故障检测。该技术前景广阔，不但能提高效率，而且能提高安全性，提供实时可见性。

全球智能制造市场将在不久的将来实现显著增长。2020-2025年的复合年增长率为12.4%，市场规模约为3848亿美元，而2020年的复合年增长率为2147亿美元。这一增长是制造过程中的工业自动化，通过软件解决方案，对减少时间和成本的需求不断增加。

AI驱动的故障检测是工业自动化领域新兴需求和创新领域的一个很好的例子。一些关注的趋势是，自动故障检测的能力在制造过程的两个关键领域非常重要–将其作为预测性维护计划的一部分，作为质量保证工具的一部分，对工厂机械中的故障进行检测，确保制造输出符合规格。

人工智能助力之机器视觉。

一个关键的技术共性是对可靠且高度可配置的机器视觉的需求，尤其是在QA过程中。在这个过程中，发现表面缺陷是这个过程的关键因素。传统的机器视觉解决方案(如自动光学检查)(AOI))依靠不灵活的规则或所谓的“黄金图像”来比较产品图像和已知的无缺陷图像。但这里的问题是，任何误报都会导致不必要的浪费，相反，有缺陷的零件会通过。人工智能可以在这个灰色地带改变有效性。在某些情况下，它可以提供95%的改进，消除误报。

人工智能机器视觉的挑战及益处。

有趣的是，制造商转移到AI故障检测环境的主要挑战之一是保证用于训练AI的数据清晰无歧义。比如人工检查往往是主观的，不同的检查人员会通过或者没有通过同样的缺陷。因此，主观通过/失败的数据合并可能会导致模棱两可或矛盾的决策，从而导致模型不完善。即使有干净的数据来训练AI，也只是过程的一小部分。事实上，视觉检查概念验证AI模型的训练可能只占整个部署总时间和成本的10%。

另一个关键挑战是确保材料和环境因素(如照明)的一致性。这两种方法中的任何变化都可能立即导致非常高的错误率，需要对模型进行重新校准或重新训练。然后，为了使环境变化检测系统处于运行状态，需要成功的部署。然而，环境变化检测系统除了故障检测外，还可以提供广泛的优势。例如，分段系统可能会提高工人的安全性(如果在有限的区域内检测到运动，则通过自动切断机器的动力)来监控火、烟或其他空气质量危害(如灰尘或气体)。

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