工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵要素之一。隨著自動化和智能化技術(shù)的不斷進步，工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)正在幫中企動力業(yè)實現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的質(zhì)量控制，從而提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。 在制造業(yè)中，質(zhì)量是企業(yè)的生命線。傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式往往依賴于人工，不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響，導(dǎo)致質(zhì)檢結(jié)果存在一定的誤差。而人工智能圖像識別技術(shù)的引入，可以大大提高質(zhì)檢的效率和準(zhǔn)確性，減少人為錯誤，確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定。例如，計算機視覺技術(shù)在制造業(yè)的落地成本測算顯示，AI質(zhì)檢的實施可以顯著降低因質(zhì)量問題導(dǎo)致的廢品、返工和客戶投訴成本。 自動化標(biāo)準(zhǔn)的制定和實施對于制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。工業(yè)和信息化部、國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會發(fā)布的《國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南（2024版）》明確提出，要構(gòu)建適應(yīng)新型工業(yè)化發(fā)展的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系。這一體系的建設(shè)包括基礎(chǔ)共性、關(guān)鍵技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用三個部分，旨在引導(dǎo)企業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)實踐，推動智能制造高質(zhì)量發(fā)展。到2026年，計劃制修訂100項以上國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以加快制定智能檢測、智能物流等智能裝備標(biāo)準(zhǔn)，研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造等工業(yè)軟件集成標(biāo)準(zhǔn)。 在具體應(yīng)用方面，AI視覺檢測技術(shù)已經(jīng)在多個行業(yè)得到廣泛應(yīng)用。例如，在電子制造業(yè)中，AI圖像識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于芯片和電路板元件的缺陷檢測，提高了產(chǎn)品的可靠性和生產(chǎn)效率。在汽車制造業(yè)，圖像識別技術(shù)被用于檢測車身涂裝缺陷，確保車輛外觀質(zhì)量。在食品加工業(yè)，圖像識別技術(shù)被用于檢測食品的外觀品質(zhì)，如顏色、形狀等，確保食品的安全和美觀[9](。 AI質(zhì)檢技術(shù)的部署不僅限于大型企業(yè)，中小企業(yè)同樣可以從中受益。隨著千元級工業(yè)相機等經(jīng)濟型硬件的普及，以及OpenCV、PaddleX、YOLO等強大開源算法框架的廣泛可及，中小型制造企業(yè)也能夠以較低的成本實現(xiàn)智能化質(zhì)檢。例如，湖北的小型工廠通過AI攝像頭實現(xiàn)低成本質(zhì)檢，顯著提升了檢測效率和產(chǎn)品質(zhì)量[5]。 在實施AI質(zhì)檢技術(shù)時，企業(yè)需要考慮技術(shù)集成、成本控制、人員素質(zhì)提高等多方面因素。技術(shù)集成方面，企業(yè)需要有效地將多種復(fù)雜的技術(shù)進行集成，以形成一個完整的智能質(zhì)檢系統(tǒng)。成本控制方面，盡管AI質(zhì)檢能夠提高生產(chǎn)效率，但企業(yè)也需要合理評估投入產(chǎn)出比，確保轉(zhuǎn)型投資的合理性。人員素質(zhì)提高方面，企業(yè)需要加強對現(xiàn)有技術(shù)人員的AI技能培訓(xùn)，并適時引進具備AI應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)鍵人才[2]。 未來，隨著AI技術(shù)的不斷進步，工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)將朝著更加智能化、易用化和普及化的方向發(fā)展。它將更深度地融入到制造業(yè)的設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)的各個環(huán)節(jié)，成為中小企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、完成從“制造”向“智造”跨越式升級的強大引擎和堅實底座。