機器視覺是實現智能生產線自動化和智能化的關鍵技術之一，具有非接觸式、高精度和高效率等優點。它能夠獲取產品的圖像信息，并將其轉化為可處理的數據，為后續的分析和決策提供依據。而深度學習則為機器視覺提供了強大的學習能力和分析能力，通過大量的數據訓練，深度學習模型能夠學習到復雜的特征和模式，從而更準確地識別和分類產品。
在實際的智能生產線中，深度學習和機器視覺是相互融合的。通過整合AI視覺檢測技術，讓機器設備能夠實現更全面、更精準的檢測和控制。比如，在半導體制造中，結合機器視覺的圖像采集、深度學習的模型訓練和AI視覺檢測的實時判斷，可以對晶圓的質量進行嚴格把控；在汽車制造中，AI視覺檢測能夠檢測車身表面的劃痕、凹陷等缺陷，確保每一輛汽車的外觀質量達到標準。
當然，AI視覺檢測技術在智能生產線中的應用帶來了顯著的優勢，但也面臨著一些挑戰。如數據的質量和標注問題、模型的泛化能力等。為了解決這些問題，虛數科技自研了非監督學習模型，相比于有監督學習需要大量帶標簽的數據集，非監督學習省去了繁瑣的人工標注環節。對于非監督學習模型而言，我們只需要學習OK產品，采集OK產品50~100張圖片即可，無需標注，一鍵啟動訓練，然后快速得到模型。
