用于缺陷检测的 AI 视觉检测是一种利用机器学习和计算机视觉来自动识别产品或组件在制造或质量控制过程中缺陷的技术。它通过分析来自相机的图像或视频流来检测诸如裂缝、划痕、未对准或颜色不一致等异常情况。 这种方法取代或补充了人工检查，提供更快、更一致和可扩展的质量保证。 例如，在电子产品制造中，它可以发现电路板上的焊接缺陷，而在汽车生产中，它可以检测到车身上的油漆缺陷。
AI 视觉检测的核心依赖于训练过的模型——通常是卷积神经网络 (CNN)——这些模型从包含有缺陷和无缺陷样本的标记数据集中学习模式。 在训练期间，模型识别与缺陷相关的特征，如边缘、纹理或形状。 部署后，系统处理实时图像，应用诸如降噪或对比度调整等预处理步骤，并生成预测。 实时实现通常使用边缘设备（例如，NVIDIA Jetson）或基于云的系统，具体取决于延迟和计算要求。 例如，半导体工厂可能会部署使用 TensorFlow Lite 等框架的模型，以高速检查硅晶片，标记人工检查员可能会遗漏的微观缺陷。
挑战包括确保对光照、相机角度或材料表面变化的鲁棒性。 开发人员通常通过使用合成缺陷扩充训练数据或使用诸如域适应等技术来解决这个问题。 另一个考虑因素是平衡精度和召回率——在捕获所有关键缺陷的同时，最大限度地减少假阳性（例如，将灰尘错误分类为缺陷）。 图像预处理的 OpenCV 和模型优化的 PyTorch 等工具通常被使用。 一个实际的例子是一家食品包装厂使用 Mask R-CNN 模型来检测容器上撕裂的密封条，其中系统必须处理反射表面和不同的产品方向。 使用新缺陷类型进行持续监控和再训练对于长期保持准确性至关重要。