在線瑕疵檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括機器視覺技術(shù)和人工智能算法。

1. 機器視覺技術(shù)：

在線瑕疵檢測系統(tǒng)利用機器視覺技術(shù)進行實時質(zhì)量檢測。這一技術(shù)通過工業(yè)攝像頭捕捉圖像，然后對這些圖像進行處理和分析，以識別產(chǎn)品中的瑕疵。

機器視覺技術(shù)的高穩(wěn)定性是確保檢測系統(tǒng)在任何環(huán)境下都能持續(xù)運作的關(guān)鍵。從光源照明、圖像采集到圖像存儲與處理，都需要具備適應(yīng)各種環(huán)境的能力，以確保采集到突出檢測對象的圖像，從而給出穩(wěn)定、準確、清晰的檢測結(jié)果。

例如，系統(tǒng)采用CCD照相機將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，然后傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)進行處理。

2. 人工智能算法：

在線瑕疵檢測系統(tǒng)還依賴于人工智能算法，特別是深度學(xué)習(xí)算法，來實現(xiàn)高精度的瑕疵檢測。這些算法能夠自動分類、統(tǒng)計瑕疵類型與數(shù)量，為質(zhì)量控制提供數(shù)據(jù)支持。

通過深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠不斷自我優(yōu)化，提升識別能力，即使是微小瑕疵也能被準確檢測出來。

AI技術(shù)還解決了瑕疵檢測中樣本稀缺的難題。生成式AI技術(shù)通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分布，能夠生成逼真的合成樣本，這不僅擴展了瑕疵數(shù)據(jù)的覆蓋面，還降低了獲取成本，進一步提升了瑕疵檢測的準確性和效率。

機器視覺技術(shù)和人工智能算法是在線瑕疵檢測系統(tǒng)的兩大關(guān)鍵技術(shù)，它們共同確保了系統(tǒng)的高效、準確運行。