相关统计显示，中国每天有超过350万工人在生产线上进行产品外观检查，仅3C行业中就有150万以上。如果按照工人的工资计算，手工质量检查可以说是一个千亿级的市场。这些质量检查员每天花费大量时间来判断工业零件的质量，这不仅损害了员工的视力，而且还存在速度和稳定性差等问题，影响了检测效率和质量。同时，传统的工业质量检验方法是通过实验来手动选择亮度，颜色，尺寸和形状等特征，并通过放大镜，显微镜和其他参数来设计判断规则，仅可判别定量缺陷检测，无法自适应，泛用性低，并且人工成本高。此外，在中国的GDP超过日本之后，新旧动能的转换已成为大势所趋。但是，在转换过程中，客户可以选择的武器已经陈旧和过时。传统的机器视觉技术已经发展了数十年。在存在需求的情况下，制造业仍然拥有80％甚至90％的视觉智能化空白。它表明以前的方案局限性高，成本也高，实施方案起来也复杂。

　　还有就是人工检测中有许多无法控制的主观因素。因此，随着人工成本的增加，越来越多的工厂开始使用机器视觉技术代替人工产品质量检测。



　　由于目前的机器无法赶上人眼的视觉能力，因此质量检查市场的机器视觉覆盖率不到5％，但是随着人工智能技术的飞速发展以及中国对先进制造的重视，这将给人们带来人工智能检测创业公司很多的机会。



　　尽管在整个工业机器视觉领域中，全球覆盖率不到5％，但该行业仍然存在许多未解决的问题。这对我们来说是更多的机会，也是令人兴奋的机会。



　　与传统视觉技术在识别不规则缺陷方面的不足相比，随着数据量的增加，人工智能检测的准确性将继续得到优化，以实现对生产质量数据的完全控制，并为过程优化和过程提供关键数据支持。人工智能工业质量检测解决方案将充分赋予行业动力。



　　当前，中国制造正在从“制造大国”向“制造强国”转变和升级。人工智能和机器视觉已成为实现“中国制造2025”的核心技术，已成为制造业的风口浪尖。越来越多的现代工业制造商正在使用计算机视觉技术来检测工业产品问题并提高质量。



　　基于这一现状，以新一代人工智能和机器视觉技术为主导的工业质量检测设备已经悄然登场。
联系我时，请说是在东莞机械网看到的，谢谢！