在工业化中，人工智能应用程序和机器视觉技术之间的关系
认知计算和大多数AI都是围绕取代人类思维并创建可以更好地完成人类工作的系统而开发的。在最佳情况下，它是使用AI的某些部分来模拟人脑的功能，而不是模仿甚至取代人的思维或人的意识。
随着我国人工成本的逐步增加，产业链中越来越多的环节（例如手机产业链）已经开始主动或被动地引入自动化生产模型，这为人工智能进入生产提供了绝佳的途径。工业化环节。
行业的土壤吸引了越来越多的设备制造商在人工智能自动化升级浪潮中投入大量资金。工业化中的绝大多数人工智能应用都与机器视觉技术有关。
投资者渴望使用神经网络软件在自动化生产线上进行视觉处理教育和培训，以获取准备好的操作和质量数据，并且越来越多的工作取代人工操作。目前，在人工智能应用部分的操作动作中，由于处理相对简单，可以使用更加成熟的视觉处理软件来对设备进行教育，从而在较短的时间内获得良好的效果，并迅速替代工作。
运营商。因此，在行业中，设备制造公司可以基本完成生产公司的产品，过程和动作分解信息，而行业公司仅需要被动地接受自动化设备的好处。
但是，在质量检查中，除了可以独立或集成在操作动作的视觉处理部分中并且可以通过机械动作完成的可测量物理参数之外，视觉检查部分还与光学信息（尤其是人的视觉）有关。感知相关在光学检查部分，人工智能应用在行业中的发展极其缓慢。
人类视觉感知的光学检查部分缺乏人工智能功能，这也是整个智能制造技术中最困难的环节之一。实际上，这也是近年来国际消费电子行业迅速转移到中国的主要原因。
除了中国的劳动力成本低外，消费电子领域的产品质量控制很少涉及人类视觉感知的光学检查部分。特别地，配备有触摸显示装置的电子产品在外观检查中需要大量熟练的员工，以支持数十亿的年生产能力规模。
从某种意义上说，只有中国可以满足全球市场在这方面的巨大需求。随着人工智能的不断发展，人工智能将在未来渗透到工业机器视觉中，为工业制造带来更大的突破性发展，并为企业带来更快，更精致，更高效，更高质量的产品。
生产。
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