AI缺陷檢測系統(tǒng)的工作原理主要包括以下幾個步驟：

1. 圖像采集：

通過攝像頭或其他圖像采集設備收集圖像數(shù)據(jù)。這是系統(tǒng)獲取待檢測對象信息的首要步驟。

2. 數(shù)據(jù)處理：

對收集到的圖像數(shù)據(jù)進行預處理，包括剔除臟數(shù)據(jù)、去噪、增強對比度等操作。這些處理有助于提高后續(xù)檢測的準確率和穩(wěn)定性。

3. 模型選擇與訓練：

根據(jù)業(yè)務情況選擇適合的模型，如分類模型、目標檢測或圖像分割技術。

利用深度學習算法對標注好的缺陷樣本進行訓練，構建出能夠識別缺陷的模型。這一過程需要大量的正常樣本和缺陷樣本，并進行精確的標注。

4. 缺陷檢測：

利用訓練好的模型對新的圖像進行缺陷檢測。系統(tǒng)能夠自動識別圖像中的缺陷，如劃痕、裂紋、污漬等。

5. 報告生成與用戶界面：

自動生成詳細的檢測報告，提供缺陷的位置和類型。

提供友好的用戶界面，讓用戶能夠輕松管理和查看檢測結果。

AI缺陷檢測系統(tǒng)通過圖像采集、數(shù)據(jù)處理、模型選擇與訓練、缺陷檢測以及報告生成與用戶界面等步驟，實現(xiàn)了對產(chǎn)品缺陷的高效、準確檢測。這一系統(tǒng)大大提高了質量檢測的效率與準確性，為企業(yè)提供了有力的品質保障。