在工業(yè)高度智能化的現(xiàn)代，熟練技術人員短缺、人工成本急劇上升的背景下，制造業(yè)迫切希望實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷檢測的自動化，各類制造業(yè)大廠實行多年的AI自動檢測產(chǎn)品缺陷，開始向下兼容，出現(xiàn)AI自動檢測產(chǎn)品缺陷的小型化、自動化。除去小廠培養(yǎng)熟練質(zhì)檢人員的成，新手直接上手，流水線化，不依靠人力來進行搬運、組裝和檢驗的過程。

因此，人們對AI的期望越來越高，而AI自動檢測產(chǎn)品缺陷小型化的呼聲也越來越高，因為AI自動檢測產(chǎn)品缺陷技術可以像人類一樣識別物體的特征，并自動學習產(chǎn)品缺陷，實現(xiàn)產(chǎn)品判斷標準。通過類人的視覺“感知”發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷，從依賴人的經(jīng)驗到使用AI技術自動實現(xiàn)視覺缺陷檢測，AI記得的經(jīng)驗不會忘記不會疏忽。AI技術可以實現(xiàn)以前難以判斷的新品種、未知劃痕和復雜背景的自動學習，達到不需要劃痕樣本或調(diào)整，也可以檢測為“劃痕或缺陷”的地步。

在缺陷檢測過程中，DLIA工業(yè)深度學習開發(fā)平臺讓AI自動檢測產(chǎn)品缺陷的技術門檻降低，得以普及到小制造廠，DLIA工業(yè)深度學習開發(fā)平臺可以通過學習好產(chǎn)品的圖像數(shù)據(jù)，在短時間內(nèi)獲得檢測人員在多年實踐中積累的“檢測技術和知識”。除了再現(xiàn)技術工人的檢測能力外，與傳統(tǒng)的自動檢測方法相比，可以減少因公差造成的良品過檢，大大降低成本，提高生產(chǎn)效率。

從此，AI的引入不需要高標準的硬件，也不需要AI工程師構建適合不同現(xiàn)場環(huán)境的系統(tǒng)。只需利用在生產(chǎn)領域有豐富經(jīng)驗的通用DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)，我們可以很容易地對產(chǎn)品進行缺陷檢測。