奥迪利用机器学习进行质检，几秒就可识别出零件裂缝

据外媒报道，奥迪计划在其量产中应用机器学习。奥迪开发的软件可以在几秒钟内自动可靠地识别和标记钣金零件的最小裂纹。通过这个项目，奥迪正在公司推广人工智能，以彻底改变生产过程中的质量检查流程。

由于奥迪汽车的设计越来越复杂，质量标准也越来越高，该公司在汽车生产后直接在冲压车间检查所有零件。除了员工的外观检查外，冲压车间还安装了几个小型摄像头，并通过图像识别软件对拍摄到的图像进行评估。这种质量检查过程很快将被机器学习程序所取代。基于复杂人工智能神经网络的软件在这种创新的机器学习程序下运行，可以准确检测钣金零件中最小的裂纹，并可靠地标记裂纹位置。未来，使用机器学习进行质量检测将取代目前使用的智能相机来检测光学裂纹，因为后者需要大量的人工工作。目前，必须重新配置摄像头，以拍摄冲压车间生产的每一个新零件，如车门、发动机罩和挡泥板。此外，由于图像处理程序的简单算法高度依赖于照明条件和表面特性等环境因素，因此经常出现检测误差。此外，奥迪认为，未来其他外观质量检查可以通过机器学习进行。如果有足够的标记数据集，该系统也可以用于喷涂车间或装配车间的质量检查。据外媒报道，奥迪计划在其量产中应用机器学习（ML）。奥迪开发的软件可以在几秒钟内自动可靠地识别和标记钣金零件的最小裂纹。通过这个项目，奥迪正在公司推广人工智能，以彻底改变生产过程中的质量检查流程。

由于奥迪汽车的设计越来越复杂，质量标准也越来越高，该公司在汽车生产后直接在冲压车间检查所有零件。除了员工的外观检查外，冲压车间还安装了几个小型摄像头，并通过图像识别软件对拍摄到的图像进行评估。这种质量检查过程很快将被机器学习程序所取代。基于复杂人工智能神经网络的软件在这种创新的机器学习程序下运行，可以准确检测钣金零件中最小的裂纹，并可靠地标记裂纹位置。未来，使用机器学习进行质量检测将取代目前使用的智能相机来检测光学裂纹，因为后者需要大量的人工工作。目前，必须重新配置摄像头，以拍摄冲压车间生产的每一个新零件，如车门、发动机罩和挡泥板。此外，由于图像处理程序的简单算法高度依赖于照明条件和表面特性等环境因素，因此经常出现检测误差。此外，奥迪认为，未来其他外观质量检查可以通过机器学习进行。如果有足够的标记数据集，该系统也可以用于喷涂车间或装配车间的质量检查。

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