ABB SR511 3BSE000863R0001 模块
目标检测旨在通过理解和评估产品的具体特征，直接寻找明确定义的目标，或者在这种情况下，寻找缺陷。因此，它需要带标签的缺陷样本来进行人工智能训练。因此，它在检测由环境中不相关的变化引起的缺陷时往往更加稳健，并且它还可以识别缺陷的类型——例如缺陷是划痕还是碎片，这种差异对于产品的质量、可用性或安全性来说可能非常重要。
真正复杂的人工智能检测系统需要利用深度学习模型，包括卷积神经网络，以及其他经过验证的最先进技术。此外，理想情况下，这些系统应该能够考虑图像之外的因素；天气、位置、时间等数据。，在确定缺陷的性质和原因方面会有很大的不同。而且，这些系统至少在某种程度上应该是可定制的。这些系统需要考虑与每个特定问题相关联的独特因素和特征，并使用可靠的专家知识，确保更有效的人工智能培训的兼容性。
尽管定制很重要——鞋子不同于汽车，适用于其中一种的检测系统显然不适合另一种——但制造商也不一定需要建立自己的系统。虽然许多现成的人工智能异常/物体检测解决方案没有考虑到工业环境中高性能所必需的因素，但确实存在为这些类型的问题量身定制的服务。
通过执行尽职调查和彻底评估人工智能服务——寻找一种有帮助客户记录的服务，一种用户友好的界面，以及为有知识的客户提供的可定制选项，以及调查其背后的技术，制造商可以知道他们正在获得优质服务。制造商成功防止损失取决于他们选择正确的错误补救服务。这种尽职调查需要一点努力，但当制造商避免了有害的损失时，这种努力就有了回报。
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