随着我国十大产业振兴策略的逐渐落实和深化，在工业互联网、新基建、数字经济等政策发布的背景下，传统制造行业的痛点也更加显露，具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优势的检测方式成为工业缺陷检测领域的“突破口”，传统制造行业迫切需要智能化、数字化、自动化检测方式。
这一迫切的需求促进了AI广泛融合到传统企业，近年来，人工智能在制造领域取得了“枝繁叶茂”的成果，从一块电池到一辆汽车，从一条生产线到无数个产业园区，AI与制造业正在加快融合，助力智能制造的发展。
质检在工业生产中处于非常重要的一环，传统质检依赖大量的人工，枯燥单一的工作程序、低廉的工资越来越难吸引年轻的工人；并且人工存在个体差异，无法保证100%质量的一致性。传统企业在进行智能化演变过程中使用的传统机器视觉由于其算法单一，虽然能满足比较明确特征的检测和测量需求，但随着产品多样化的增加，单一的算法再也无法满足需求，算法变的越来越有挑战性。
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的生产系统，是工业自动化的主要组成部分。智锐通某客户为提高生产线效率，避免在手动检测检查和故障组件查找方面投入大量人力，希望启用机器视觉解决方案，从本质上根治运营粗放、效率低、应变能力差、安全隐患、资源不平衡等“行业症状”,通过作业规范系统，提高从业人员安全性以及提升10~ 20%产能。
智锐通MIN-EC04E嵌入式系统，CPU集成图形控制，支持VGA,HDMI显示接口，支持更高端的图像处理与高清显示；通过大量的信息识别、数据积累及处理判断零部件质量是否合格，借此提高生产线的良率，并节省了人力成本
智锐通提供的工业自动化生产质检解决方案，在AI赋能的工业质检场景落地过程中，深度学习技术在产品外观缺陷视觉，借助深度学习工具，基于AI算法的视觉缺陷检测实现了对随机缺陷的识别和检测，拓展了传统机器视觉的应用范围。AI算法的视觉缺陷检测不仅能提高简单场景中的检测率，更能在复杂业务场景，目前智锐通提供的工业自动化生产质检解决方案已在布匹、薄膜、金属、化纤、食品等表面缺陷检测中发挥很好的作用。
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