质检在工业生产中处于非常重要的一环，然而，传统质检大量依赖人工，成本高且人工质检主观性较强，往往存在错检和漏检。传统机器视觉基于规则或者简单的算法，能够满足有比较明确特征的检测或测量需求，在识别明显和简单缺陷时精度较高，但随着缺陷样本的增大和复杂性的增强，算法也会变得越来越有挑战性。随着AI技术的发展,以dynabook为代表的智能工业质检系统应运而生。

一、工业光学质检系统的结构

光学工业质检的核心结构由“光学检测硬件、信号处理系统、算法分析模块、结果输出与追溯单元”四部分构成，覆盖从图像采集到数据追溯的全流程。

（一）光学检测硬件（核心采集层）

核心部件包括工业相机（面阵/线阵相机，匹配不同检测速度需求）、光学镜头（定焦/变焦/远心镜头，保证成像精度）。

辅助设备有光源系统（同轴光、环形光等，适配不同工件表面特性）、载物台（手动/自动，实现工件定位与移动）。部分场景需搭配光谱仪、干涉仪等专用光学仪器，针对透光率、折射率等参数检测。

（二）信号处理系统（数据转换层）

负责将光学硬件采集的光信号转化为数字信号，核心是图像采集卡或数据采集模块。具备信号降噪、增益调节功能，确保原始数据的稳定性和准确性，为后续分析奠定基础。

（三）算法分析模块（核心判断层）

包含预处理算法（图像去噪、增强、校正，优化原始图像质量）。

核心检测算法涵盖缺陷识别（斑点检测、边缘检测等）、尺寸测量（像素标定、几何计算）、性能参数分析（透过率、均匀性等）。支持算法参数自定义，可适配不同光学产品（镜片、镜头、光学薄膜等）的检测需求。

（四）结果输出与追溯单元（执行反馈层）

输出端包括显示终端（实时展示检测结果、缺陷位置）、报警装置（不合格品触发提示）、分拣机构（自动分离合格/不合格品）。追溯模块可记录检测数据（时间、参数、结果），支持数据存储、查询与导出，满足质量追溯要求。

二、传统的机器视觉检测

传统的机器视觉检测，采用机器视觉驱动和专机专用的硬件定制化设计，只能进行简单外观缺陷检测场景（<10缺陷）、检测精度和UPH较低、产品换型困难、拓展性差。另外，存在诸多影响识别系统准确率的因素，降低了系统的运行效率。例如：光线明暗、颜色变化、物品形状、温度湿度等。因此，通过强大的人工智能算法驱动和硬件通用化、柔性化设计增加采集样本和模型构建数量，是AI工业质检深度学习技术的前提，借助深度学习工具，可实现检查效率和精度的提高。因此，理想的AI工业视觉质检系统，可通过与合格样品或模形对比，实现对随机产品缺陷的识别和检测，拓展了传统机器视觉的应用范围。AI算法的视觉缺陷检测不仅能提高简单场景中的检测率，更能在复杂业务场景，例如布匹、薄膜、金属、化纤、食品等表面缺陷中发挥很好的作用。

三、以dynaSense AI缺陷检测解决方案为代表的智能工业质检系统

dynabook做为作为具有四十年笔记本电脑生产经验的知名企业，深知工业质检对企业发展和品牌树立的重要性，当今工业质检领域的发展，不仅仅是传统质检取代人工质检的初级阶段，而是更加强调质检系统的智能算法驱动和硬件通用化，通过自动学习增加采集样本和模型构建数量，增强柔性化设计拓展了传统机器视觉的应用范围。AI赋能的工业质检应用最为拥挤的领域行业当属3C、半导体、金属制品、汽车、电池、化纤等。