AI在工业质检中的应用与发展白皮书(2023年)-工信安全中心.pdf

简介：
这份由工信安全中心发布的《AI在工业质检中的应用与发展白皮书（2023年）》深入探讨了人工智能技术如何革新工业质量检测流程，分析当前挑战并展望未来趋势。 目录 01 AI工业质检概述 02 AI工业质检的背景与意义 03 AI工业质检产业发展的态势 04 AI工业质检在行业中的典型应用 05 AI工业质检发展中存在的问题 06 AI工业质检的发展趋势 AI工业质检定义： 基于人工智能技术对工业产品进行质量检测的过程。业内普遍认为，AI工业质检特指运用深度学习算法的计算机视觉方法来检验产品质量。 AI工业质检系统架构： 该系统的结构通常包括数据采集单元、数据分析处理单元和执行单元三个主要部分，并且一般涵盖两个关键环节：数据收集与模型开发。在模型开发阶段，主要包括数据获取及优化预处理、训练模型以及应用与持续改进等步骤。 AI工业质检系统的部署方式： 这类系统有三种不同的安装模式——本地化部署、云端部署或两者结合的混合式部署。具体而言，在靠近被检测对象的情况下，数据采集和执行部分需要进行本地化安装；而算法、模型及软件平台可以采取任何一种上述的方法来实施配置，其中混合式方案是指在本地环境中运用推理AI模型的同时将训练系统置于云中。