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本文图片来源：IBM
在制造业工程师的工作流程中，检测工作始终占据着举足轻重的地位。在这一关键阶段，既能验证工程师所调试的系统、设备及工艺过程能否最终产出合格产品，也能及时发现上游环节所导致的产品缺陷。从生产制造车间到桥梁道路等公共基础设施，检测环节都是保障质量的必要工序。
在数字化时代控制工程网版权所有，视觉检测技术取得了重大突破。这项技术已将检测过程从耗时费力的手工操作，转变为可在1秒内自动识别并报告异常或产品缺陷的智能系统。其成果惠及企业和消费者：缺陷率降低、停机时间减少控制工程网版权所有，同时带来更安全优质的产品。手写检测报告及其伴随的繁琐过程和频繁的人为错误已成为历史。
但现代检测技术并非简单的非此即彼——并不是只有纯手工或全自动化两种选择。视觉检测技术始终处于动态发展中控制工程网版权所有，十年前还被视作创新的技术（如某些物联网工具），如今可能已显得陈旧。对于追求顶尖检测水平的技术工程师而言控制工程网版权所有，当前需要重点掌握的两项前沿技术是：人工智能（AI）与边缘计算。
▲图中所示为IBM Maximo视觉检测系统的界面，无需编程的训练界面使各类技术人员能够利用 AI 进行检测，而无需具备相关计算机或数据科学背景。
将AI融入检测过程
AI 技术的发展进一步推动了检测的自动化与质量提升，可实现大规模快速缺陷发现并确保工人安全。其中，计算机视觉作为AI的一个分支，对视觉检测产生了尤为深远的影响。这是一种能让计算机识别和分析物料的机器学习技术。但需要注意的是，计算机视觉并不会取代人工检测——而是对人工检测的增强，使其更高效、更可扩展。所有综合的检测过程都必须有专业人员的参与和判断，而计算机视觉能让这些专业人员的能力得到进一步提升。
越来越多的制造商正借助计算机视觉技术持续提升质量控制水平。由计算机视觉驱动的软、硬件系统，能帮助技术人员精准确认零部件是否装配到位，严格核查每个元件的形状、颜色、尺寸及表面纹理是否符合标准，并快速识别模块是否存在划痕、凹陷或其它损伤。
这些AI视觉检测模型支持生产线全流程的实时精密检测，一旦发现缺陷便立即向工程师发出警报，使其能在停机时间最短的情况下快速响应问题，从而显著节约时间与资源。除实时缺陷检测外，AI工具还能助力制造商分析已捕获的缺陷数据，深入挖掘重复性问题的根本原因。这类可执行的洞察为针对性工艺改进提供依据，不仅能有效避免同类缺陷再次发生，更能推动产品质量的持续提升。
计算机视觉技术更易于技术人员的操作，有效弥合技术能力差距。“无代码”模型的出现，使技术人员无需计算机或数据科学背景，也能轻松训练和部署计算机视觉模型。用户只需简单的上传用于模型训练的图像，无需亲自编写代码或处理复杂算法。
新兴技术正让这一无代码训练过程更流畅。研究人员正为视觉检测软件配备“异常检测模型”，使AI能通过合格产品的图像进行学习，从而降低为罕见的产品缺陷构建模型的难度。视觉提示功能则允许用户通过少量样本图像中所出现的视觉线索，在几分钟内完成计算机视觉模型的构建。完成设置后，只需将摄像头对准生产线即可启动分析。
无代码计算机视觉技术的应用远不止于制造业。能源和公用事业公司也可利用该技术来检测金属腐蚀和泄漏；市政工程部门则依靠它发现基础设施混凝土的裂缝；甚至还有项目将其应用于野生动物的追踪与保护。
▲IBM Maximo应用组件视觉检测功能界面截图。
边缘计算赋能视觉分析
高科技检测过程的价值取决于工程师能否轻松部署和应用。幸运的是，即使计算机视觉需要大量处理和训练数据，这些系统仍然可以在各种设备和位置使用，例如工厂车间的智能手机。这是由边缘计算框架实现的。
如今，一线工人可通过手机等轻量化设备来运行视觉检测工具，解锁灵活性和敏捷性，使质量控制得以突破场地限制——无论是现场作业还是远程办公，都能实现低延迟的实时检测。边缘计算架构更是赋予系统强大的环境适应性，从无人机到高分辨率相机，再到车载摄像头（特别适用于基础设施巡检），AI模型都能稳定运行。它还支持员工通过手机快速采集图像，并用其直接反哺算法训练，形成持续优化的闭环。福特汽车等制造商已验证，结合计算机视觉分析与边缘设备的便携性，可大幅提升车辆检测效率。
边缘计算的另一项优势，在于保障工人安全并确保合规性。传统人工检测模式要求操作人员直接介入生产过程，这样会使其暴露于机械伤害、化学污染等职业风险中。边缘计算使无人机、独立摄像头等设备能够充当“数字替身”，让工作人员无需亲临现场即可开展检测分析，不仅规避了人身风险，更能获取比实地检测更丰富的多维数据洞察。
检测是工业工程的关键部分，既能发现代价高昂且具有潜在危险的缺陷，又能为上游的各类机器、流程和系统提供深入洞察。鉴于其重要性，检查过程应始终融入最新技术。福特与IBM的合作提供了一个典型的案例：每年生产数百万辆汽车的产线可能会出现一系列缺陷和停机，但计算机视觉和边缘计算提供了强大的解决方案。这些技术的灵活性和低代码或无代码界面意味着检测系统可以在数周而不是数月内完成培训和部署。随着AI和边缘计算显着增强视觉检测流程控制工程网版权所有，各行各业的工程师应该利用这些进步进行更智能、更快、更灵活的检测。
关键概念：
■ 掌握AI与计算机视觉如何提升缺陷检测精度，优化质量控制过程并提高检测效率。
■ 了解边缘计算如何实现灵活、移动化及远程检测，同时增强作业安全性并降低系统延迟。
思考一下：
如何通过AI与边缘计算的融合应用，在检测环节中实现质量改进？
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