AI在陶瓷缺陷检测中的应用现状主要体现在通过图像识别、数据分析等方法，实现对陶瓷产品瑕疵、斑点、裂纹、色差、细孔、平整度等的自动检测和判别，从而提高了质量检测的准确性和生产效率。以下是具体的应用现状：
1. 质量控制：
传统的陶瓷质量控制方式主要依赖人工进行目视检查，这种方式速度慢且容易出错。
引入人工智能技术后，可以通过图像识别、数据分析等方法，实现对陶瓷产品质量的自动检测和判别，大大提高了质量检测的准确性和生产效率，降低了人力成本。
2. 技术融合：
在某企业的5G+AI质检线上，利用5G、云计算、机器视觉质检设备、AI大数据分析等技术及云服务，实现了针对陶瓷外观及外形的全自动图像采集、处理、传送、智能识别与筛选，对陶瓷成品进行高效质检和品质管控。
这种融合技术使得陶瓷质检效率比以前人工检测提升了1.8倍。
3. 模型训练与应用：
通过训练人工智能模型，可以将数千张陶瓷产品的图像输入模型中，并根据事先设定好的标准，自动判断产品的合格与否。
例如，使用yolov5s模型对瓷砖缺陷进行检测识别，包括光圈瑕疵、浅色块等六种缺陷类型，展示了AI在陶瓷缺陷检测中的具体应用。
4. 行业趋势：
随着人工智能和机器学习技术的发展，缺陷检测技术将实现更高的智能化和自动化水平，减少人为因素的干扰，提高检测效率。
陶瓷行业作为制造业的一部分，也将受益于这一趋势，推动AI在陶瓷缺陷检测中的更广泛应用。
AI在陶瓷缺陷检测中的应用现状是积极的，正在逐步改变传统的质量控制方式，提高检测效率和准确性，并展现出广阔的应用前景。
