传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷。

这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。

工业质检AI缺陷识别算法方案

1、方案框架

基于高清工业相机采集的产品表面照片，经过图像预处理，通过缺陷识别AI算法模型，对缺陷位置进行报警输出。

联动硬件装置实现缺陷、瑕疵产品分拣，同时报警数据可用于统计分析及模型迭代，实现业务闭环。

2、算法开发流程

① 数据采集：前期搭建测试环境，对各类缺陷进行模拟，同时批量采集缺陷数据;后期通过实际生产环境，采集报警数据。

②数据标注：对采集图像中，缺陷、瑕疵位置以及类型进行标注;将标注完成的数据集打包，上传至训练模块。

③模型开发：基于常用框架，tensorflow,caffe ,pytorch,mxnet以及工具套件等进行模型在线开发;对模型进行测试、 封装。

④模型训练：针对测试环境及实际生产环境中标注好的数据集， 对已开发模型进行训练;通过数据的逐渐丰富，算法迭代越来越精准。

⑤推理应用：将算法安装部署，绑定输入源， 实现算法识别瑕疵缺陷，进行报警输出;基于平台的可视化展示以及硬件的联动应用。

3、方案优势

① 精确度高：机器视觉自动化质检， 通过图像处理系统，可显著提升识别目标， 基于密闭空间、配适光照以及高清工业相机， 可清晰观测毫米、微米级的目标。

② 速度快：通过算力和边缘技术支撑，机器可以按照指定频率进行质检，甚至可达毫秒级别。

③ 稳定性高：机器不会产生视觉疲劳， 不像人工质检依赖于质检员的业务水平 和个人工作状态，产生漏检错检。

④ 持续迭代：机器视觉检测的结果无论是产品状态还是检测结果描述都可以轻 松的自动保存归档，持续迭代改进算法准确率。

方案效果：基于AI智能分析技术，通过分析对比自动找出每张图片的瑕疵类型以及瑕疵点位置，并输出瑕疵信息，联动硬件系统实现瑕疵品的自动分拣。

通过基于视觉算法瑕疵识别的一体化AI质检方案，减少人力成本，生产效率提升30%。