在工业生产中，由于生产和运输环境中的不可控因素，容易产生划伤、挤压和划伤等缺陷。大多数缺陷都非常小，甚至很难用肉眼识别。这些缺陷造成的不良品率极大地制约了行业的发展。在中国制造业转型升级过程中，产品质量应销往欧美等发达国家，使产品更具竞争力。缺陷产品最终不能出现在成品中是不可避免的。一方面，如果可以提前发现并消除缺陷零件，可以创造成本优势。另一方面，人工检测一般是在强光或显微镜下进行。人们容易疲劳和误判，对经验的要求也很高。现在在大多数工厂要找到检测人员并不容易。在各种因素的驱动下，自动化、智能化的外观检测产生了巨大的市场需求。然而，许多工厂刚刚从人工转向视觉，市场潜力无限

除了人工检测外，使用机器视觉技术进行缺陷检测是最常见的做法，机器视觉需要依赖两个部分：硬件模块和软件模块。硬件模块最重要的功能是图像采集，软件模块主要负责图像处理、分析和检测。机器自动外观检测一般采用传统的视觉算法方法，主要包括面积分析、颜色提取、差异比较、灰色分析、斑点计算等，但这些方法依赖于被测对象，存在检测效率低、误检率高、针对不同目标进行有针对性编码等问题。随着深度学习图像检测技术的发展，尤其是在自动特征提取和端到端检测方面，它表现出良好的性能，使深度学习网络能够准确、快速地从图像中识别目标，并具有较强的鲁棒性。因此，基于深度学习的图像检测技术在缺陷检测领域受到了越来越多的关注

有许多传统的图像特征提取和图像线分析算法，可以使用halcom的传统图像特征提取算法。例如，在对数据进行去噪后，可以使用open CV中的边缘检测算法来定位和检测图像边缘。通过差分和微分的方法找到符合特征的边缘信息，然后通过一些人工设计的特征提取算法对信息进行匹配，找到符合缺陷特征的信息，从而完成缺陷检测

与传统的需要人工提取特征的方法相比，深度学习中的图像分析操作相对简单。它主要依赖于深度学习算法训练的模型。在检测过程中，模型会根据训练过程中自动学习到的模型特征，对卷积运算提取的图像特征进行检测和判断，然后给出“其他”判断结果。在使用深度学习的过程中，省略了人工图像处理和特征提取的操作，并用深度卷积神经网络代替人来完成这些操作。此外，对于复杂的特征，卷积神经网络将比这些工作中的人更好

近年来，深度学习的应用效果越来越好，这在很大程度上取决于当前信息时代大数据的应用。例如，目前，为了加强社区内外的门禁管理，许多社区使用了广泛使用的人脸识别设备，甚至使用了戴口罩的人脸检测，希望不脱口罩就能识别居民。如果这样的设备要满足日常使用的需要，就需要服务器算法中经过适当训练的模型的支持，这样的模型需要大量的人脸数据来馈送。相对而言，人脸数据很容易收集和标记。只要将采集设备设置在交通量大的区域，一天就可以采集数千张人脸照片。对于人脸照片，普通的标记人员可以更好地完成标记。然而，在工业生产现场，产量相对较高，测试目标是专业的。需要更多的专业人员来判断缺陷内容，无法满足大量缺陷样本的采集。由于样本数量太少，训练模型时存在拟合问题。因此，为了分析目标检测中典型算法的优缺点，为了解决小样本学习过程中的模型过拟合问题，需要提出灵活的模型网络缺陷检测算法框架

目前，深度学习技术在工业领域的实际应用，在生产线上运行正常，效果良好，其中大部分是ALFA深度学习软件，我估计开源深度学习算法可能包装得很好，但实际情况是几乎没有任何产业落地，所以所谓的开源深度学习标签软件是一堆鸡毛，根本无法商业化。由于拥有一整套机器视觉检测设备，它是一套完整的集成产品，包括运动控制、人机界面、数据管理、机器视觉（传统）、机器视觉（AI）、机械设计、电气部件、生产组织管理等因素。不仅解决了人工智能算法的问题，你还可以制造机器或把它做好。它是职业能力的集合。毕竟，一些细分领域的检测设备数量较少，无法像汽车那样大规模应用，以获得大规模的资金投入，吸引大量高素质人才。自动化设备实际上是一个高度专业化的领域。当技术门槛很高，收入和待遇持平时，很难吸引985所大学等大批顶尖人才加入。

AI光学视觉检测设备生产厂家选择东莞市埃法智能科技有限公司，埃法智能是一家主要从事机器视觉检测设备和自动化外观缺陷检