AI与光学筛选机的结合正在为工业缺陷检测带来革命性的突破，通过深度学习、机器视觉和自动化技术的融合，显著提升了检测精度、效率和智能化水平。

核心技术突破

1.高精度成像系统升级

多光谱/高光谱成像：识别传统RGB无法捕捉的材质差异（如金属裂纹、涂层不均匀）。

3D结构光扫描：检测物体表面微小凹凸（0.01mm级精度），适用于精密电子元件。

高速工业相机：配合AI算法，可在每分钟检测数千件产品（如药品胶囊生产线）。

2.AI算法创新

小样本学习：解决缺陷样本少的问题（如少样本迁移学习模型）。

自适应阈值：动态调整检测参数，适应环境光变化或产品批次差异。

多模态融合：结合红外、X光等数据，实现内部缺陷检测（如电池内部短路）。

3.边缘计算部署

嵌入式AI芯片（如NVIDIA Jetson）实现实时检测，延迟<10ms，减少云端依赖。