工业4.0在全球制造业掀起了一波智能浪潮。通过智能制造系统，制造过程将得到极大的优化，从而提高生产线效率，降低成本。在智能制造系统中，人工智能起着重要的作用，特别是深度学习算法已经开始应用到生产线系统的视觉检测中，以快速准确地识别产品缺陷。

台达人工智能视觉检测解决方案可有效地抓住有缺陷的零件，大大提高产品良率

机器视觉检测依靠“深度学习” 有效地取代了人眼

深度学习属于机器学习领域，其计算方法是通过反复辨别对象来获取大量数据，然后通过大量计算使精度接近完美。德尔塔指出，深度学习目前已经广泛应用于各个领域，而制造业的视觉检测是其关键应用之一。

产品检验是制造质量管理的一部分。过去，现场操作人员亲自参与。然而，人眼有其局限性，随着手术时间的延长，检查速度和准确率会降低。此外，生产线速度越来越快，产品体积越来越小。在后期，机器视觉开始取代人眼，成为生产线检测的主流。

在生产线上，目视检查有四个主要功能，包括测量、识别、定位、检查等。，而检查是所有功能中最困难的部分。因为现场人员对缺陷有不同的看法，即使在自动化机器视觉中，仍然会有问题，即由于不同的系统设置或现场质量控制人员，装运的产品质量不能保持一致。为了解决这个问题，德尔塔指出，深度学习将是最好的方式。

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在生产线检查中引入深度学习可以提高制造和系统供应商的工作效率。在用户方面，视觉检测系统可以节省大量的人眼检测成本。机器视觉的软硬件架构的准确性和判断速度已经远远超过了人眼。设置完成后，可以长时间连续工作，标准一致，这将为制造商节省大量的人工成本。

过去，机器视觉系统每次上线时都必须不断调整其设置。在智能制造的概念中，生产线必须能够快速响应订单并灵活调整生产内容。当前机器视觉检测的复杂设置将难以满足灵活的生产需求。只要预先通过培训，深度学习架构就可以快速在线使用，并且还可以独立学习。系统可以自动找到最佳ok/ng参数，无需人员调整。在这种状态下，

对于系统集成商来说，使用人工智能也将增强市场竞争力。人工智能正在加速其在视觉检测市场的普及，纯人工智能系统在制造业的竞争力将迅速消失。然而，达美也指出，市场上也有关于引入人工智能的神话。大多数制造商认为，用人工智能代替人工智能将立即降低漏检和误判的概率。然而，这种一步到位的想法在实际情况下是不可行的，但它将大大增加漏检率和误检率。建议保留目前的人工智能功能，并结合人工智能将两者叠加

产品漏检率接近零，误判率极低

达美为视觉检测引入的davs是一个以人工智能为核心的交通系统。该系统可与现有aoi系统相结合，延长现有设备的使用寿命，从而确保制造商以往的投资。人工智能和人工智能的集成模式也提高了产品的检测率。

以smt电感(用于手机/小型化pcb)为例，除非是严重裂纹，否则传统的aoi系统往往无法判断图像中的线条是原始线条还是裂纹，中等裂纹的aoi检测率小于50%，轻微裂纹的检测率甚至小于5%。安装davs后，检测率大大提高，不仅漏检率为零，而且误判率低于0.3%。

德尔塔指出，工业4.0强调生产线的灵活性和快速的自我学习。davs通过人工智能和aoi的结合，通过深度学习解决了aoi系统难以检测的产品缺陷，同时使漏检率接近零，满足了超高检出率的要求，从而提高了出货产品的质量。

此外，davs易于安装，这使得起诉设备可以安装在生产线的每个重要环节。一旦在制造过程中出现错误，系统可以立即提醒进行改进，从而避免将错误累积到最终检测端，造成更大的成本浪费。由于davs可以大大降低人力和管理成本，其投资可以在0.8 ~ 1.5年内收回。基于其在aoi设备制造方面的丰富经验，Delta建议制造商可以根据自己的需要在aoi设备上安装和建造一个方便的人工智能视觉检测系统，从而向智能制造更近一步。

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Delta成立于1971年，提供全球电源管理和冷却解决方案，在许多产品领域占据重要地位。面对日益严峻的气候变化问题，达美坚持“保护环境、节约能源、热爱地球”的经营使命，应用电力电子核心技术，整合全球资源，创新研发，深入培育“电源及元器件”、“自动化”、“基础设施”三大业务领域。同时，达美积极发展自己的品牌，不断提供高效可靠的节能整体解决方案。达美总部设在台湾，在世界各地都有营业网点，在中国、美国、日本、新加波、墨西哥、巴西和欧洲都有R&D中心和生产基地。

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为了满足客户不间断运行的需求，仲达电通在中国拥有70多家分公司(包括维修中心)。仲达依靠训练有素的技术服务团队，为客户提供个性化、全方位的售前售后服务和最可靠的售后保证。经过20多年的深度培育，经过1300多名员工的努力，仲达电通2018年的营业额约为40亿元人民币。未来，仲达将继续创新，通过与客户的密切合作，创造更智能、更绿色的未来。

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