原标题：当机器视觉走进轮胎缺陷检测，人工与AI，谁才是主流
如今，车辆已经不是什么稀有品，几乎人手一辆，然而，随着车辆的增加，事故发生率也不断上升，除却驾驶员疲劳驾驶、酒驾等人为因素，由于轮胎的质量问题而引发的事故也不在少数。
汽车轴承中的轴套有5个面，每个面在生产过程当中都有可能会产生一些裂口；轮胎背面还会有一些凹坑，或者是在加工过程当中有烧伤，严重的时候5个面可能会有20几种缺陷。如果是人工来检测，一个人检测5个面20几种缺陷需要好几秒的时间，效率并不高，在效果层面也存在很大的隐患。
针对这一痛点，国辰机器人借助深度学习技术、计算机视觉和图像处理等先进的AI技术产品，寻找到解决轮胎瑕疵的办法。
这套视觉缺陷检测设备运行速度快，可以与原始生产线的速度相匹配，在新的瑕疵出现时，它还能提供强大的可扩展性和加快的学习速度，节省了优化和开发的时间，并加快了部署速度，助力轮胎制造商将轮胎的生产瑕疵扼杀在摇篮状态，防患于未然。
类似的情况不只出现在轮胎制造业。在更广泛的工业制造领域，以机器视觉解决方案应对工业制造检测，还是一片亟待开发的蓝海。
中国每天在产线上进行目视检查的工人超过350万，其中仅3C行业就超过了150万人，大概15%-20%的工人他们不是在做体力工作，而是拿着一个产品看产品有没有问题，有没有瑕疵。质检市场当中，机器视觉覆盖率不到5%，即便是到最近几年覆盖率依然很低。
因此，采用AI技术实现机器替人已经是大势所趋。一方面，机器检查可以检测到人工检查员无法看到的瑕疵问题，将瑕疵检测准确率提高至99.9%以上；另一方面，机器检查是客观的并且没有视疲劳困扰，因此它可以以更快的速度和更高的效率连续运行，使制造企业能够在降低总成本的同时最大化生产效率；最后，瑕疵检测本质上是在推动制造企业产品质量的提升，产品瑕疵问题在生产的过程中就可以尽早解决，有助于减少产品退货产生的高昂成本，提高盈利能力。
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