AI缺陷检测系统的基本架构主要由以下几个部分组成：
1. 输入/图像获取模块：
该模块主要负责采集产品信息和缺陷检测信息，通常由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成。
工业相机捕捉产品表面的图像，光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光源为图像采集提供照明，以克服环境光干扰，保证图像的稳定性。
这一模块的功能是完成产品表面图像的采集，将光信号转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。
2. 处理/图像处理与分析模块：
处理模块通过AI算法自动分析产品信息和缺陷检测信息，涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割等操作。
图像分析模块则基于提取的特征信息进行缺陷的定位、识别、分级等判别操作，通常利用机器学习算法，如支持深度学习的算法，对检测到的缺陷区域进行分类和筛选决策。
3. 输出模块：
输出模块将缺陷检测的结果返回给生产系统或者进行可视化展示，以便生产人员及时了解和处理产品缺陷。
4. 数据管理及人机接口模块：
这一模块负责对分析挑拣出的缺陷图片进行存储管理，并提供人机交互界面，方便操作人员进行系统控制和结果查看。
5. AI训练与推理框架（可选，但通常包含）：
AI框架负责提供用户前端的AI编程语言、接口和工具链，支持静态程序分析与计算图构建，编译优化等工作。
它通过提供供用户编程的API获取用户表达的模型、数据读取等意图，在静态程序分析阶段完成自动前向计算图构建、自动求导补全反向传播计算图等任务。
AI缺陷检测系统的基本架构包括输入/图像获取模块、处理/图像处理与分析模块、输出模块、数据管理及人机接口模块，以及可选的AI训练与推理框架。这些部分共同协作，实现产品缺陷的自动检测和分析。
