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當為AOI檢查設置規格和方差裕度時，它們要比人工檢查精確得多。然而，AOI系統仍然無法檢測到設備的“外觀”問題。
這就是為什么富士通實驗室一直在率先為電子行業開發支持人工智能的識別系統，并在質量、成本和交付方面報告了大量進展。通過遺傳編程，該公司的圖像識別系統實際上生成了檢測代碼，能夠產生幾乎100%的識別率。將該技術應用于生產現場，開發時間減少80%左右，識別率達到97%。
然而，不僅僅是高價值的制造可以使用自動化的視覺檢查和人工智能。考慮一下這兩個來自以消費者為基礎的行業的例子。
4.紡織行業
在某個時刻，我們所有人都買了衣服，發現里面貼著“被(某個數字)檢查過”的小標簽。這意味著人工檢查產品在縫紉、織造等方面的缺陷，并確定其符合公司的質量規格。顯然，這是一個代價高昂且容易出錯的過程。接受有缺陷產品的客戶必須經過退貨/換貨程序，這是公司不喜歡的。
自動視覺檢查的實現，以及DL功能，現在可以檢測紋理、編織、縫合，甚至顏色匹配的問題。當發現缺陷時，不僅可以將紡織品或產品從生產線上移除，而且還可以發現缺陷的根源，并在未來進行修復和預防。
同時，可以對這些系統進行微調，以接受更大范圍的容錯能力。例如，Datacolor的人工智能系統可以考慮過去由人工操作人員進行的視覺檢查的歷史數據，從而創建與視覺檢查樣本更接近的自定義公差。
紡織業最新的人工智能用例之一是創建一個檢測和測量織物褶皺的系統。目前織物起皺性能的測量大多是手工進行的，比較繁瑣。計算機視覺驅動的皺紋測量可以幫助制造商降低成本和時間所需的這一過程。
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