“满地AOI，本质都是在卖算法！”

 

经常会有一些业内人士这样自我调侃。

 

当然，这种说法并不准确，自动光学检测（AOI）是一门综合的应用科学，除了算法能力，还需要综合运用光学、自动化集成等能力，厉害的厂商会在三个方面都有竞争力。

 

不过，这种说法却准确凸显了算法在现代工业检测中的作用。现代智能制造与质量制造，已离不开各种机器学习算法，现在机器学习中的深度学习算法更是引发应用热潮，工业制造的进化很大程度上取决于算法的进化。

 

常用常见较传统的机器学习算法

 

机器学习中的热门深度学习算法

 

算法的进步直接影响了工业制造的效率和创新能力。随着算法的不断升级，工业制造系统能够更高效地处理海量数据、优化生产流程，并实现更复杂的操作和控制，而更准确的分析，则能够支持更科学的决策。

 

面对AI浪潮，作为深耕自动光学领域多年的三姆森科技，早早就引入大量深度学习算法来构建算法体系，以助力3C、电池、新能源、半导体等工业制造行业的企业，提高工业生产的质量检测与质量管理水平。

 

三姆森以传统常规算法、AI深度学习算法、逻辑算法构成工业检测的三位一体算法体系

 

三姆森运用深度学习算法的实例分割技术，解决缺陷边界的定位和缺陷类型的识别问题

 

三姆森运用深度学习算法进行精细化分类，更高效地实现了NG/OK缺陷缺的精细化识别

 

通过运用深度学习算法，企业可以提高生产调度的效率和质量控制的准确性，进行更加精确的高质量生产，并且有效地降低各种生产成本、质量成本。

 

此外，现代制造也可以利用算法来提高生产的安全性和可靠性，确保系统的稳定运行‌。

 

运用AI算法，实现圆柱电池的高效、准确检测

 

运用AI算法，发现定转子细微的缺陷问题

 

AI算法驱动的进化，不仅体现在算法的计算效率和准确性，更体现在算法的自适应、自学习能力以及可扩展性等方面，后者让工业制造系统更能够不断适应变化的环境与需求，根据实时的生产数据和市场变化，调整生产参数和策略，最终实现更加灵活和高效的生产。

 

再如，通过AI算法，企业可以对生产过程中的异常情况进行实时监测和预警，及时发现并解决潜在的质量问题，从而让生产过程变得更具可预测性与预防性。

 

现代生产已越来越数字化，而数字化需要算法来驱动

 

21世纪的第二个十年，算法的进化对工业制造的进化已起到了至关重要的作用，推动了智能制造、质量控制、自动化和智能化等方面的进步。

 

从这一角度，也不妨说，AI浪潮里，做自动化光学检测，最后要比拼的，的确就是算法。

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