ABB SR511 3BSE000863R0001? ? 模塊

目標檢測旨在通過理解和評估產品的具體特征，直接尋找明確定義的目標，或者在這種情況下，尋找缺陷。因此，它需要帶標簽的缺陷樣本來進行人工智能訓練。因此，它在檢測由環境中不相關的變化引起的缺陷時往往更加穩健，并且它還可以識別缺陷的類型——例如缺陷是劃痕還是碎片，這種差異對于產品的質量、可用性或安全性來說可能非常重要。

真正復雜的人工智能檢測系統需要利用深度學習模型，包括卷積神經網絡，以及其他經過驗證的最先進技術。此外，理想情況下，這些系統應該能夠考慮圖像之外的因素；天氣、位置、時間等數據。，在確定缺陷的性質和原因方面會有很大的不同。而且，這些系統至少在某種程度上應該是可定制的。這些系統需要考慮與每個特定問題相關聯的獨特因素和特征，并使用可靠的專家知識，確保更有效的人工智能培訓的兼容性。

盡管定制很重要——鞋子不同于汽車，適用于其中一種的檢測系統顯然不適合另一種——但制造商也不一定需要建立自己的系統。雖然許多現成的人工智能異常/物體檢測解決方案沒有考慮到工業環境中高性能所必需的因素，但確實存在為這些類型的問題量身定制的服務。

通過執行盡職調查和徹底評估人工智能服務——尋找一種有幫助客戶記錄的服務，一種用戶友好的界面，以及為有知識的客戶提供的可定制選項，以及調查其背后的技術，制造商可以知道他們正在獲得優質服務。制造商成功防止損失取決于他們選擇正確的錯誤補救服務。這種盡職調查需要一點努力，但當制造商避免了有害的損失時，這種努力就有了回報。

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