AI視覺檢測產(chǎn)品識別分類，一種將人工智能（AI）技術(shù)與機(jī)器視覺完美融合的識別檢測方法，賦予了它自動識別、分析和理解圖像內(nèi)容的能力，實現(xiàn)了對產(chǎn)品、物體或場景的自動化檢測和判定。強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在訓(xùn)練過程中大顯神通，對產(chǎn)品特征進(jìn)行訓(xùn)練，有效利用圖像灰度、邊緣、紋理信息等信息特性，減少冗余。

在深度學(xué)習(xí)算法出現(xiàn)之前，視覺算法大致分為五個步驟：特征感知、圖像預(yù)處理、特征提取、特征篩選、推理預(yù)測與識別。而深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持。由深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺構(gòu)建而成DLIA工業(yè)缺陷檢測平臺，集成了訓(xùn)練、檢測、分類、分割和定位功能，模型直接導(dǎo)入應(yīng)用，工業(yè)檢測視覺集成商無門檻使用。用戶在操作過程中，根據(jù)需求選擇對應(yīng)的任務(wù)新建工程，進(jìn)行任務(wù)模型的訓(xùn)練和產(chǎn)品檢測。

深度學(xué)習(xí)算法的工作原理是教機(jī)器通過實例學(xué)習(xí)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供特定類型數(shù)據(jù)的標(biāo)記示例，提取這些示例之間的共同模式，然后將其轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)方程。深度學(xué)習(xí)算法的集成能夠區(qū)分零件、異常和字符，其魯棒性、準(zhǔn)確率和適應(yīng)性遠(yuǎn)超傳統(tǒng)機(jī)器視覺，使得AI視覺檢測產(chǎn)品識別分類不僅可以檢測判斷瑕疵，還可以對不同類型的產(chǎn)品或瑕疵進(jìn)行區(qū)分。

可視化的訓(xùn)練指標(biāo)、完善的模型評估方法以及良好的交互使訓(xùn)練變得更加簡單。AI視覺檢測產(chǎn)品識別分類技術(shù)在自動化生產(chǎn)、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等多方面都有應(yīng)用，甚至在一些定位和追溯的實際應(yīng)用場景中，能在幾毫秒內(nèi)給出識別結(jié)果，加速創(chuàng)新視覺應(yīng)用的拓展。