人工智能质量检测，通过什么技术或者算法实现质量对比？

主要通过视觉成像技术，应用AI算法实现质量检测，例如对于缺陷图像，采用基于神经网络的缺陷图像深度学习技术，加上传统计算机视觉技术，做识别与分类，在实际生产中考察AI质检方案的准确率、过检率、漏检率、整体方案的人工替代率等方面的指标。

实现质量对比，一般是看最终的质检效果。与人工或传统视觉技术质检相比，为了提高准确率，现在一般使用 深度学习 技术进行质检。这种技术的优势有：

• 对物体不规则缺陷的识别较传统机器视觉技术具有显著优势，准确率更高，且受外部环境影响低
• 模型可基于用户提供的数据进行持续的迭代训练，不断提升模型的准确率
• 可智能发现新缺陷，在产品出货前进行缺陷控制
• 可进行智能缺陷合成，有效解决部分缺陷的图像数据不足问题
• 赋能最终用户，实现用户自主完成模型的训练预测闭环，自主优化升级模型