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2023-07-25 11:30:58
工业缺陷检测是指利用图像处理技术、机器学习算法等技术对工业制造过程中的产品进行质量检测。
常见工业缺陷检测应用场景：
电子制造业：检测印刷电路板(PCB)上的缺陷，如电路连接不良、短路等。
食品和饮料生产：检测食品和饮料的包装质量，如瓶口、瓶底等缺陷。
纺织和服装业：检测织物、纱线等的缺陷，如断纱、毛斑等。
医疗设备制造业：检测医疗器械的缺陷，如材料的损坏、工艺缺陷等。
汽车制造业：检测汽车零部件的缺陷，如发动机零件、车身缺陷等。
电力设备制造业：检测电力设备的缺陷，如输电线路的损伤、绝缘子的缺陷等。
印刷行业：检测印刷品的质量，如印刷精度、墨点均匀度等。
金属加工业：检测金属制品的缺陷如孔洞、蚊虫、黑点、晶点、划伤、斑点等。
工业缺陷检测需求在制造业生产过程中具备特征：
稳定性高:可连续工作在极端温度和厂房环境中。
精准检测: 搭配AI深度学习技术，提高检测准确率，高检出率提升产品稳定性、客户满意。
降低人工成本：替代传统检测，大幅度的降低生产成本，减少人工误判，极大提高工厂的生产效率以及产品质量。
实时性：对于某些需要立即处理的缺陷，如安全隐患等，工业缺陷检测需要实时地进行检测和处理。
数据化:建立全数据化质量管控，实时记录产品质量信息
智能化、数据化已成为工业缺陷检测的重要发展趋势。随着工业互联网的不断发展，将检测结果进行数据化处理已成为必然趋势，这样有助于企业进行数据分析并优化生产流程。
