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当为AOI检查设置规格和方差裕度时，它们要比人工检查精确得多。然而，AOI系统仍然无法检测到设备的“外观”问题。
这就是为什么富士通实验室一直在率先为电子行业开发支持人工智能的识别系统，并在质量、成本和交付方面报告了大量进展。通过遗传编程，该公司的图像识别系统实际上生成了检测代码，能够产生几乎100%的识别率。将该技术应用于生产现场，开发时间减少80%左右，识别率达到97%。
然而，不仅仅是高价值的制造可以使用自动化的视觉检查和人工智能。考虑一下这两个来自以消费者为基础的行业的例子。
4.纺织行业
在某个时刻，我们所有人都买了衣服，发现里面贴着“被(某个数字)检查过”的小标签。这意味着人工检查产品在缝纫、织造等方面的缺陷，并确定其符合公司的质量规格。显然，这是一个代价高昂且容易出错的过程。接受有缺陷产品的客户必须经过退货/换货程序，这是公司不喜欢的。
自动视觉检查的实现，以及DL功能，现在可以检测纹理、编织、缝合，甚至颜色匹配的问题。当发现缺陷时，不仅可以将纺织品或产品从生产线上移除，而且还可以发现缺陷的根源，并在未来进行修复和预防。
同时，可以对这些系统进行微调，以接受更大范围的容错能力。例如，Datacolor的人工智能系统可以考虑过去由人工操作人员进行的视觉检查的历史数据，从而创建与视觉检查样本更接近的自定义公差。
纺织业最新的人工智能用例之一是创建一个检测和测量织物褶皱的系统。目前织物起皱性能的测量大多是手工进行的，比较繁琐。计算机视觉驱动的皱纹测量可以帮助制造商降低成本和时间所需的这一过程。
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