扩散膜自动检测AOI应用，助力工业领域智慧生产

　　随着人工智能的快速发展，基于神经网络的深度学习算法在各行各业加速渗透。而在工业智能的核心技术中，机器扩散膜自动检测AOI应用与深度学习算法的结合无疑引领了新的创新升级时代。这一新兴技术的出现，为工业领域的智慧生产提供了强有力的支撑，进一步推动了工业生产的效率与质量飞跃式发展。

深度学习助力缺陷检测应用

　　缺陷检测通常是对工业产品表面缺陷的检测，目前缺陷检测应用最多，且对外观有严格要求的产品包括金属、玻璃、电子元器件等。传统机器扩散膜自动检测AOI系统面对复杂多变的缺陷类型，需要根据实际的场景搭建不同的算法模块，程序相对固定更改十分繁琐。

　　而机器扩散膜自动检测AOI系统借助深度学习算法，通过对缺陷图像的大量识别训练，能够更快的构建出算法模型;通过算法快速响应，能够做到从样品到批量成品的复制加工;还能统计分析对比不同批次的产品缺陷图片，当出现新的缺陷类型时，无需对具体规则进行人工编程和再次构建算法，便可以实现系统的自主升级。

      机器扩散膜自动检测AOI系统凭借着生产的柔性化、自动化以及高精度优势，在人工扩散膜自动检测AOI难以满足的高精度需求或危险环境中广泛应用。AI机器扩散膜自动检测AOI技术是制造业转型升级的中坚力量，而扩散膜自动检测AOI深耕AI行业算法，助推AI技术与生产制造业的智慧碰撞，让生产线更加智能。