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1、目視設備檢查功能
近年來的趨勢是將視覺檢測設備與人工智能（AI）相結合，以實現更先進的視覺檢測和質量控制。人工智能可以使用機器學習和圖像處理算法來分析和學習大量數據。這允許實現各種功能。
缺陷檢測
經過訓練的模型可用于檢測異常模式和缺陷。例如，它可以學習缺陷產品的圖像數據，并利用它來判斷產品的外觀，從而可以更準確地檢測缺陷。
模式識別
擅長識別復雜的模式和形狀。外觀檢測設備中安裝的AI會學習產品的外觀圖案，并將其與正常外觀進行比較。如果檢測到異常圖案或形狀，則可判定為缺陷產品。
自動學習和改進
可以對視覺檢測設備獲得的數據進行分析，并進行自動學習和改進。通過反饋缺陷產品數據和檢測結果并更新模型，可以自動提高檢測精度和效率。
應對多品種、小批量生產
使用傳統的視覺檢測設備，類型之間的切換（設置更改）需要人力。因此，需要頻繁更換設置的多品種、小批量生產會帶來效率降低的問題。相比之下，人工智能可以通過同時學習多種類型來地減少檢查設置更改的數量。
結合人工智能的視覺檢測設備可以實現更快、更準確的檢測，并且可以檢測到人眼經常錯過的微小缺陷和圖案。
2、目視檢查設備與人工目視檢查的區別使用
目視檢查設備和人工目視檢查一般根據具體情況和要求不同使用。
目視檢測設備
目視檢測設備提供快速、一致的檢測，提高制造過程的效率。它具有機械精度并允許連續監控。因此，當需要高速生產線或大規模生產時，或者在檢查微小零件時使用它。
人工視覺檢測
人工視覺檢測很容易適應新的檢測標準和變化，并允許對工作進行靈活的調整。您還可以利用您的視覺經驗和判斷力。當產品外觀標準較主觀且人的判斷很重要時，或者在小規模生產或試生產時，由人進行目視檢查。
