工业 4.0 在全球制造业掀起智能化浪潮，通过智能制造系统，制造流程将可大幅优化，进而提升产线效能、减少成本支出，在智能制造系统中，人工智能扮演了重要角色，尤其是深度学习演算法更开始被应用到产线系统中的视觉检测，快速而精准的判别商品瑕疵，实现工业产品高效产出。
AI智能视觉检测系统深度学习属于机器学习的领域，其演算方式是通过不断重复判别物件获得庞大数据，再经过大量的运算让精准度不断接近完美，盈泰德科技指出，目前深度学习已经被大量应用于各种领域，制造业的视觉检测则是其中重点应用。
商品检测是制造业品质管理的一环，过去皆由现场作业员亲力亲为，然而人眼目测也有其局限，检测速度与正确率会随着作业时间拉长减少，再加上产线速度越来越快、商品体积逐渐轻薄短小，后期机器视觉检测将可能成为产线检测主流。
在产线中，视觉检测有四大主要功能，包括量测、辨识、定位、检查等，而检测是全部功能中困难的部分，由于现场人员对瑕疵的认知不同，因而即就是已然自动化的机器视觉，仍会存在因系统设定或现场质管人员不同，造成出货商品品质无法一致性的问题，要解决此一问题，盈泰德认为深度学习将会是较佳方式。
将深度学习导入至产线检测，对制造业与系统供应商两端来说，都可提升工作效率。在使用者端，视觉检测系统可以省下大量人工的成本，机器视觉软硬件架构的准确率与判断速度比人工有很多优势，而且设定完成后，即可长时间不间断且以一致标准的工作，将可为制造业者省下大量的人力成本。
过往的机器视觉系统，每一次上线都必须不断调节设定，在智能制造概念中，产线必须可快速回应订单，弹性调节生产内容，现行机器视觉检测的繁复设定将难以满足弹性化生产要求，深度学习架构只要事先通过训练，即可快速上线使用，且还能自主学习，系统可以自动找出较佳的 OK/NG 参数，不用再由人员调节，在此状态下，各设备的瑕疵检测标准将可一致性，不会因牌子、使用时间的不同产生差别。
至于系统整合商，运用人工智能也将强化市场竞争力。人工智能在视觉检测市场正加速普及。
如果你的工业生产线中，可能需要用得上AI智能视觉检方面的技术，那么不妨和我们盈泰德科技聊聊，我们会先根据你的需求分析，从一个专业的角度来给一个合适你的方案，然后再听取你的意见，即使没达成合作，我们也希望能多认识个朋友。
