智能制造缺陷检测

广东的电子信息制造业规模连续31年居全国第一，是我国制造业发展的排头兵，数字化、智能化发展对工业制造的需求很是强烈。积极拥抱AI、大数据等新一代信息技术，是探索与产业结合的智能制造新路径。智能制造是以机器视觉为“眼睛”，降本增效，提升制造良率、节省物料、稳定生产品质和性能及快速交付。

从历史上来看，解放生产力、提高效率的诉求是长期存在的，制造业的发展离不开各个阶段新技术的推动，以AI为代表的新技术开始推动制造业往智慧化方向发展。以工业质检场景为例，对于制造企业而言，缺陷检测是其发展过程中的“达摩克利斯之剑”：成本高、标准难、效率低，以机器视觉检测技术代替人工质检是制造企业数字化转型中最为迫切的需求之一，但早期的机器视觉检测技术则几乎被国外大厂垄断。

得益于机器视觉的不断发展和成熟，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于3C、手机、纺织、汽车、半导体、光伏组件等精密构件产品的缺陷检测中，让机器和人分别从事自己更擅长的事，机器检测代替了传统的人工，与人工质量检测相比，智能制造缺陷检测不仅提高了质检效率，大批量检测可以快速完成，加快了工厂的产品生产速度，大大提升了制造业的缺陷检测效率。numimagDLIA工业缺陷检测作为典型的工业应用场景软件，智能制造为numimagDLIA积累了宝贵经验，得以进一步升级自身的工业缺陷检测产品与方案，并向身处其他行业同样面临人工“繁”恼的制造企业输出AI秘籍。