隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，高質(zhì)量的工業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展對產(chǎn)品質(zhì)量檢測提出了更高的要求。

傳統(tǒng)人工質(zhì)檢主要依靠人工進行檢測，效率較低且容易出現(xiàn)漏檢、誤檢情況。隨著自動化技術(shù)、機器視覺技術(shù)的發(fā)展，一些檢測任務(wù)開始由自動化設(shè)備完成，但對于復(fù)雜、細微的缺陷仍無法完全準確識別。

近年來，伴隨人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐步融入機器視覺系統(tǒng)，工業(yè)生產(chǎn)過程中的外觀質(zhì)檢成為了制造業(yè)核心應(yīng)用場景，針對工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中產(chǎn)品種類多、數(shù)量大、更新快、要求高等特點，通過深度學(xué)習(xí)模型提取產(chǎn)品特征對產(chǎn)品外觀缺陷進行分類標注，提升算法模型訓(xùn)練的準確度，實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的高效準確分級，解決了工業(yè)生產(chǎn)過程中外觀檢測的痛點和難點。

工業(yè)AI質(zhì)檢在制造業(yè)有著廣泛的需求，慧眼科技優(yōu)先選擇從產(chǎn)品數(shù)量龐大、對外觀檢測需求強烈的3C行業(yè)場景切入，研發(fā)出一款基于多軸聯(lián)動控制和AI技術(shù)的軟硬一體化智能質(zhì)檢通用解決方案，其標準化AI質(zhì)檢設(shè)備：靈動儀可以完成端到端的質(zhì)檢，解決復(fù)雜工件外觀全檢的共性需求，全維度檢測、高品質(zhì)飛拍讓缺陷無所遁形，可根據(jù)需要增加檢測點位，達到檢測能力與產(chǎn)能最優(yōu)解，解放人力，降低成本，提升良率。

 

據(jù)悉，近期蘋果CEO蒂姆·庫克在立訊精密董事長王來春的陪同下參觀的Apple Watch生產(chǎn)線中的AI外觀檢測設(shè)備是由慧眼科技提供的靈動儀。在自動外觀檢測環(huán)節(jié)，除了通過機械手實現(xiàn)上下料自動化，靈動儀的運作核心是運用人工智能深度學(xué)習(xí)模型提取產(chǎn)品特征對產(chǎn)品外觀缺陷進行檢測分類，實現(xiàn)生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制水平的共同提升。

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