将AI视觉应用于SMT半导体和汽车关键零件检测，会产生什么火花？

     目前，SMT半导体和精密机械制造产线的缺陷检测主要还是依靠人工目视检的方式，一条产线上一般有近三分之一的人工都在最后的检测工作上。随着人力成本的不断上升，以机器代替人力的需求也更加凸显。

     人工检测不仅是成本的问题，还存在以下问题亟待解决：1.检测效率低：精密制造产线的部件越来越精密，人工一般借助放大镜等工具进行检测，效率非常低，且无法长时间进行检测，对人员的视力也有较大的影响 2.检测质量不稳定：人工难以看清楚精细微小的缺陷且无法保持相同的高质量，造成质量隐患 3.设备及产品的数据没有留存，无法追溯和利用数据 

     利用AI机器视觉进行精密仪器检测，最重要的就是检验的准确度。在SMT半导体检测和汽车关键零件检测领域的检测准确度都在99%以上，检测效率约是人工检测的5倍。之所以能做到这样的水平，度优化了底层深度学习框架，自己搭建了的海量工业知识库的框架体系、并且优化了数据增强技术，这些做法提高了明鉴者在复杂场景下针对多种材料物体的复杂、细微外表特征的检测准确度，同时还使得明鉴者可以针对物体外观特征和种类基于少量样本快速训练和学习。

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