数年前，当“阿尔法狗”击败人类顶尖围棋高手时，人们就开始憧憬着AI为世界带来改变的那一天。期待着AI能够达到或者至少接近人类基本的识别和判断能力，从而将人们从繁杂的工作中解放出来。
实际上，随着液晶面板、PCB板、半导体晶圆等产品生产工艺的发展，产品微小化、复杂化的趋势，以及电子行业整体对智能化变革的需求，智能化的机器检测技术也逐渐发挥着越来越重要的作用。
以在电子行业应用率较高的AOI（自动光学检测）技术为例，就是采用了机器视觉替代人眼检测的方法。先将疑似有缺陷产品筛查出来，然后用人工方式来判别缺陷的种类和位置。只是这种方法仍然需要消耗较高的人力和时间成本。而症结就在于，机器视觉技术本身只能按照给定的标准检测，不符合就是不合格。却很难对具体的缺陷问题和类别进行自动分类，也无法实现“经验积累”。因此，每当有新产品导入时，AOI需要复杂的参数设置与长时间人员培训才具有缺陷检测与分类能力。
针对这一情形，台达应用深度学习和人工智能技术，研发了自动缺陷分类系统。让机器在检测出缺陷的同时，也可以同步根据缺陷的问题和位置，对不合格品加以分类。并在这一过程中，不断累积经验、获得成长。进而显着提升缺陷辨识率、缺陷分类正确率和检测效率。
台达自动缺陷分类系统是结合人工智能与大数据分析技术的智能化视觉检测方案，通过机器学习技术，构建缺陷快速学习、准确分类、精准判别和准确定位的系统，产品缺陷检测不受位置、种类困扰；新产品导入时不需要经过繁琐的参数，自动缺陷分类系统自动获取输入图片缺陷特征，并形成检测与判别能力模型。
本文摘自：网络
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