在过去，制造业中常见的表面质量检测方法主要依赖人工目视检查和基于编程规则的机器视觉系统。人工检查不仅效率低下，而且容易受到检测人员主观因素的影响，导致检测结果的一致性和可靠性难以保证。基于规则的机器视觉系统虽然在一定程度上提高了检测效率，但它们通常需要大量的编程和调试工作，并且对于复杂的表面缺陷和变化的生产环境适应性较差。
非监督 AI 视觉检测技术作为一种新兴的技术，为表面质量检测带来了新的思路和解决方案。与传统的监督学习方法不同，非监督学习不需要大量的有标记数据进行训练，就能够自动从大量的无标记数据中发现潜在的模式和特征。自动从原始图像中提取出高层次的语义信息并学习，从获取的图像中提取出多个特征点，从而更准确地描述物体或场景，这使得非监督AI视觉检测技术能够更好地应对复杂多变的表面质量问题，并且具有更强的泛化能力。
例如，在电子制造行业，非监督AI视觉检测可以用于检测印刷电路板（PCB）上的组件缺陷、线路覆膜和粘合问题，以及产品表面的划痕、气泡等缺陷。在汽车制造行业，它可以用于检测车身的涂装质量、焊缝的完整性、冲压件的表面缺损等。
DLIA深度学习平台为AI视觉检测在表面质量检测中的应用提供了强大的支持。通过使用DLIA深度学习平台，企业可以快速训练和优化AI视觉检测模型，提高检测的准确性和效率。同时，DLIA深度学习平台无需编程，并且还提供了丰富的数据分析和可视化工具，帮助企业更好地理解检测结果，发现潜在的质量问题，并及时采取措施进行改进，大大减少了数据准备的工作量。
