在实时缺陷检测中，AI与边缘计算的结合方式主要体现在以下几个方面：
1. 实时数据处理与分析：
边缘计算将数据存储、计算和服务下沉到网络边缘，使得数据可以在源头附近进行即时处理和分析，从而大大降低了数据传输的延迟。这对于实时缺陷检测至关重要，因为它要求快速响应和高度的实时性。
通过在边缘设备上部署AI算法，可以实现对生产线上产品表面的实时检测，及时发现缺陷并采取措施。
2. 降低网络负担与提高系统稳定性：
边缘计算减少了数据传输到云端的需求，从而减轻了网络的负担，提高了系统的可扩展性和稳定性。这对于大规模物联网部署和实时缺陷检测系统尤为重要。
在实时缺陷检测中，边缘设备可以预先处理数据，只将必要的信息发送到云端，进一步降低了网络带宽的占用。
3. 隐私保护与安全性：
在边缘处理数据意味着敏感信息不必穿越公网传输，这有效降低了数据泄露的风险，增强了用户隐私保护。对于实时缺陷检测系统来说，保护产品信息和生产数据的安全性是至关重要的。
4. 高效能源利用与绿色可持续发展：
边缘计算允许根据实际需求动态调整计算资源，这减少了不必要的能源消耗，符合绿色可持续发展的理念。在实时缺陷检测中，通过优化边缘设备的能源利用，可以降低整个系统的能耗。
5. 具体应用场景：
以AI表面无人质检系统为例，该系统通过机器视觉和AI算法对产品表面进行实时缺陷检测。边缘计算在此系统中发挥着关键作用，它使得数据可以在本地进行处理和分析，从而实现了实时响应和高效率的检测。
AI与边缘计算的结合在实时缺陷检测中发挥着重要作用，它们共同推动了实时智能的发展和应用。
