工业化中人工智能应用与机器视觉技术的关系

严格来说，人工智能是制造智能系统和智能机器的科学。 AI不仅指人工智能，还指增强智能。

认知计算和大部分人工智能都是围绕取代人类思维并创建能够更好地完成人类工作的系统而开发的。 最好的情况是利用人工智能的某些部分来模拟人脑的功能，而不是模仿甚至取代人的思维或意识。

随着我国劳动力成本逐步提高，越来越多的产业产业链（如手机产业链）环节开始主动或被动引入自动化生产模式，这为人工智能进入制造业提供了绝佳机会。工业化环节。 行业土壤吸引了越来越多的装备制造企业在人工智能自动化升级浪潮中投入大量资金。

人工智能在工业化中的应用绝大多数都与机器视觉技术有关。 投资者渴望使用神经网络软件进行自动化生产线上视觉处理的教育和培训，以获得准备好的运动和质量数据，越来越多地取代手动操作部件。

目前，在操作动作的人工智能应用部分，由于处理相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育和训练，从而在短时间内取得良好的效果，快速取代操作员的工作。 因此，在行业中，装备制造企业基本可以完成生产企业的产品、工艺和动作分解信息，而工业企业只需要被动接受自动化设备带来的效益。

然而，在质量检测中，除了可以独立或集成在操作动作的视觉处理部分并可以通过机械动作完成的可测量的物理参数外，视觉检测部分还与光学信息有关，特别是与人的光学信息有关。想象。 感知相关 在光学检测领域，人工智能应用在行业中的发展极其缓慢。

人类视觉感知的光学检测部分缺乏人工智能能力，这也是整个智能制造技术中最困难的环节之一。

事实上，这也是近年来国际消费电子产业迅速向中国转移的主要原因。 加之我国劳动力成本低廉，消费电子领域的产品质量控制很少涉及到人类视觉感知的光学检测部分。

尤其是搭载触控显示装置的电子产品，需要大量技术熟练的员工进行目视检测，以支撑年产数十亿台的产能规模。 从某种意义上说，目前只有中国能够满足全球市场在这方面的大量需求。

随着人工智能的不断发展，未来人工智能将渗透到工业机器视觉领域，给工业制造带来更大的突破性发展，为企业带来更快、更精、更高效、更高品质的产品。 生产。