Google推出可自动化品质控制流程的视觉检测解决方案Visual Inspection AI

Google针对制造业，推出新的视觉检测解决方案Visual Inspection AI，来自动化制造业的瑕疵检查工作流程。Visual Inspection AI是一个人工智能工具，可用于产品制造过程的品质控制程序，以自动化的方式扫描产品或零组件，来快速找出有瑕庛的地方。

无论是汽车、芯片还是智能手机等产品，生产品质都是一项重要的指标，因此制造过程通常会有一道或是多道步骤，来检查产品是否存在缺陷，方法从高度人工且易出错的目视检测，到近年来流行基于规则的视觉检测机器。

Google提到，人工检查通常取决于操作员的敏感度和经验，而不同检查员间的差异，会影响检验的一致性，传统检测机器，需要专门为检测任务编写程式，不够灵活无法适应产品变化，而传统电脑视觉检测方法的缺点，则是一次只能检测少数的瑕疵。

为了解决这些问题，Google现在针对制造业用例，释出Visual Inspection AI解决方案，利用人工智能和电脑视觉技术，来自动执行视觉检测任务，让制造商可以透过自动检测产品，来改善品质控制流程。

Visual Inspection AI模型可以部署在本地端或是边缘网络，检查工作可以在Google云端上执行，或是在工厂本地端全自动运作。Google提到，这个解决方案可以在数周内完成部署，不会像是传统机器学习解决方案需要数个月，而且使用方法简易，品质工程师不需要电脑视觉或是机器学习基础，就可以借由互动式界面的引导，完成所有步骤简单上手。

Visual Inspection AI允许用户训练模型，对单一张照片进行检测、分类和精确定位多种瑕疵类型，并且可以自动触发生产线后续任务，不需要人员介入，Google表示，这个新的解决方具有高精确性，其精确性是通用机器学习解决方案的10倍，而且由于其足够精确的模型，需要人工标记的图像，仅是通用机器学习平台的1/300。

另外，Visual Inspection AI具有高度的可扩展性，制造商可以灵活地部署和管理机器学习生命周期，跨生产线和工厂扩展解决方案。