在過去，制造業中常見的表面質量檢測方法主要依賴人工目視檢查和基于編程規則的機器視覺系統。人工檢查不僅效率低下，而且容易受到檢測人員主觀因素的影響，導致檢測結果的一致性和可靠性難以保證?；谝巹t的機器視覺系統雖然在一定程度上提高了檢測效率，但它們通常需要大量的編程和調試工作，并且對于復雜的表面缺陷和變化的生產環境適應性較差。
非監督 AI 視覺檢測技術作為一種新興的技術，為表面質量檢測帶來了新的思路和解決方案。與傳統的監督學習方法不同，非監督學習不需要大量的有標記數據進行訓練，就能夠自動從大量的無標記數據中發現潛在的模式和特征。自動從原始圖像中提取出高層次的語義信息并學習，從獲取的圖像中提取出多個特征點，從而更準確地描述物體或場景，這使得非監督AI視覺檢測技術能夠更好地應對復雜多變的表面質量問題，并且具有更強的泛化能力。
例如，在電子制造行業，非監督AI視覺檢測可以用于檢測印刷電路板（PCB）上的組件缺陷、線路覆膜和粘合問題，以及產品表面的劃痕、氣泡等缺陷。在汽車制造行業，它可以用于檢測車身的涂裝質量、焊縫的完整性、沖壓件的表面缺損等。
DLIA深度學習平臺為AI視覺檢測在表面質量檢測中的應用提供了強大的支持。通過使用DLIA深度學習平臺，企業可以快速訓練和優化AI視覺檢測模型，提高檢測的準確性和效率。同時，DLIA深度學習平臺無需編程，并且還提供了豐富的數據分析和可視化工具，幫助企業更好地理解檢測結果，發現潛在的質量問題，并及時采取措施進行改進，大大減少了數據準備的工作量。
