文章来源：深圳市识渊科技有限公司

AI工业质检作为一种基于AI视觉算法和相关硬件解决方案的应用，正逐渐成为工业质检领域的重要发展方向。AI工业质检的引入，极大提升了工业质检的效率和准确性，降低了传统人工质检的成本，对于提高产品质量、提升企业竞争力具有重要意义。工业质检是工业生产中重要环节之一，也是智能制造转型升级的重要突破口。人工智能作为产业变革的重要驱动力量，正在推动工业质检的范式创新。

一、AI工业质检发展历程

AI工业质检的发展历程可分为三个阶段。第一阶段，基于规则的传统质检阶段，主要依赖人工设定规则和阈值进行质检。第二阶段，基于统计学习的质检阶段，通过机器学习技术对质检数据进行建模分析，实现一定程度的自动化质检。第三阶段，基于深度学习的质检阶段，引入深度学习技术对复杂质检任务进行处理，大幅提升质检准确性、效率及自动化率。

二、AI工业质检的技术原理及行业特点

AI工业质检技术主要基于深度学习的图像识别方法，通过对大量图像数据进行训练和学习，使模型能够识别出产品表面缺陷、装配不良等问题，其核心技术原理包括：

深度学习技术：通过深度学习技术，可以训练出更加精准的质检模型，提高检测的准确率和效率。

目标检测算法：目标检测算法是AI工业质检中的核心技术，可以实现对图像中目标的快速准确检测。

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络（CNN）是AI工业质检中常用的深度学习模型，通过多个卷积层、池化层和全连接层实现对图像特征的提取和分类。

数据增强技术：数据增强技术可以增加数据量、提高数据多样性，通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，增强模型的泛化能力，减少过拟合现象，提高模型的稳定性。

在大多数场景下，AI工业质检以定制解决方案，即一体化检测装备及定制检测系统的形式在产线应用。但面对碎片化的应用场景，越来越多服务商开始提供工业AI视觉平台、行业检测标准专机、智能光源、AI相机等更加标准化、多元化产品，为业务人员提供低门槛的模型训练能力。AI工业质检行业特点日趋明显：

工业质检具有多元化、精细化特质。对漏检率、误报率、故障率的要求极高，特别是关键缺陷要达到零漏杀和极低的误报率，对产品的一致性和稳定性要求达到几乎苛刻的标准。

工业质检需求碎片化和定制化。工业应用场景复杂，经常是小批量、多SKU生产，泛化要求高。产线上可能有多种型号产品，存在多种缺陷，缺陷形态各异且随工艺变化，需要客制化和本地快速响应服务。

工业质检多技术融合应用。工业数据来源庞杂且分散，工业生产中的缺陷是由非受控因素产生的，且无公开数据集可供使用，AI模型的训练依赖大量的高质量标注数据，而实际中缺陷的数据少或无，如何打开AI黑盒，为工业企业提供更全面高效精准的检测服务，多技术融合应用成为新的解题思路。

三、AI工业质检未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，AI在工业质检领域的应用日益广泛。AI在工业领域的可行性、落地性已经在工业领域各场景中得到了证实。更多行业和企业将认识到AI工业质检的重要性和价值，将其应用于生产过程中，提高产品质量和生产效率。AI工业质检未来发展趋势包括：

多模态数据融合发展。未来AI工业质检将支持多模态数据的融合，包括图像、声音、文本等，提高检测的准确性和全面性。算法优化、深度学习、计算机视觉等技术的发展将进一步提高AI工业质检的准确性和可靠性，提升其应用效果。

应用场景不断拓展。AI工业质检的应用场景将不断拓展，覆盖更多行业和领域。除了传统的3C电子、汽车及零部件、消费品和原材料等领域，AI工业质检还将应用于能源、医疗、物流等领域，为各行业的质量控制提供有力支持。

智能化和自动化不断提高。通过深度学习和神经网络等技术，实现更高程度的自主学习和智能决策。多类技术持续融合,促进检测能力提升。小样本学习、迁移学习有望突破样本缺乏问题，联邦学习、多方安全计算实现模型训练优化，大模型技术的发展有望解决复杂质检问题，计算成像、3D视觉提升成像显著性，

AI工业质检将更加智能化和自动化。

行业标准和规范逐步完善。AI工业质检行业的快速发展，行业标准和规范将逐步完善。标准化和规范化的推进将有助于提高AI工业质检技术的可靠性和可重复性，促进行业的健康发展。

四、AI工业质检应用领域及市场前景

工业质检作为人工智能落地制造业的入口级场景，已经从前几年的试点应用，走向规模化复制推广。与传统人工质检相比，工业AI质检具有工作效率高、检测速度快、出错率低、检测准确率高、可连续性工作等特点，目前已在消费电子缺陷检测、汽车电子缺陷检测、钢铁外表面缺陷检测、消费品和原材料外观检测等领域广泛应用。

据IDC最新研究报告表明，工业AI质检市场近些年一直受到市场广泛关注，吸引了众多供应商参与。报告显示，2022年中国工业AI质检解决方案(不含硬件)市场规模为 2.7亿美元，较上年增长了27.4%，供应商在进一步分化，寻求差异化竞争。随着疫情影响的消退，工业AI质检未来几年在已经成熟场景或将保持快速增长，但同时下游行业的不景气也将影响市场的需求增长。两者影响下，IDC预计，2022-2026年中国工业AI质检(含硬件)复合增速为 33%，到2026年工业AI质检整体市场(含硬件)将达到13.35亿美元。在此背景下，头部厂商更注重于选择经验丰富、沉淀深厚的细分行业和场景进行深度挖掘，利用自身优势基于工业AI视觉平台打造完善的工业质检解决方案。识渊科技致力于将全球最尖端的AI技术赋能工业制造领域，通过提供在线PCBA光学检测设备、芯片封装溢胶检测装备、智能光源、智能盒子（算力平台）、智能工业相机等多款智能模组产品以及解决方案助力AI工业质检领域。

综上，人工智能在智能制造中的质检应用具有重要的意义。通过AI质检一方面可大幅提升检测效率，保障产品质量；另一方面可对缺陷类型进行识别和度量，对工艺溯源，为闭环优化提供数据基础，大幅提高产品良率，助力制造企业数字化智能化发展。