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由于下游消费电子、汽车、半导体、等行业规模持续扩张，主要国家工业自动化水平稳步提升，缺陷检测在市场规模呈现较快扩张趋势。2011-2017年，国内机器视觉市场从10.8亿元增长至80亿元，复合增速约40%。markets and markets预测，缺陷检测市场规模在2020年有望达到107亿美元，2025年有望达到147亿美元。
1、为了避免机器生锈或的危险，严禁在机器运行期间在机器上滴水。2、定期检查易损件如玻璃盘，振动盘及滑块等配件的磨损情况，是否需调整其间隙或更换新件。3、设备的安装和使用环境应在室温和常温下。高温、高湿、酸性和碱性环境会影响机器缺陷检测的寿命和生产效率。4、分度盘型光学检测设备需定期向分割器加注润滑油，以免缺油而损坏。5、工厂应设置技术人员来管理机器缺陷检测，不允许非人士随意调整相机，以免影响检测精度。6、定期检查过滤器中是否有水，保持过滤器干燥。7、清洁设备时，请注意不要使用会损坏机械表面的工具，例如钢丝刷，也不要使用具有腐蚀性的酸性溶液和塑料工具。8、定期检查电气线路接触情况，电线有无破皮及老化，并清理工控机等电机内的灰尘避免设备不能正常运转。9、需要定期清洁设备，并用无尘布定期擦拭镜头。定期向每个组件上涂防锈油，以防生锈。
基于深度学习算法的AI缺陷检测颠覆性产品——缺陷检测，经过一年的在线运行与验证，已经完全达到了客户工业4.0智能生产车间的技术指标要求，这标志着困扰行业多年的手机整机外观全检难题终于被。缺陷检测，实现了光电、机械、人工智能深度学习算法等领域的系统整合。其检测技术大量结合核心人工智能深度学习算法、光学原理、图像处理、运动控制及精密机械等技术，利用光学方式采集图像以获得产品的表面状态，以人工智能算法、图像处理技术来检出产品缺陷或图案异常等，具有高速度、高精度、高稳定性等特性，不论是在生产的制程中进行监测或进行精密品质管理，或是在高科技产品的制造与检验作业中，缺陷检测都能发挥重要作用。
