深度解析《GBT 12604.14-2024无损检测 术语 第14部分：视觉检测》.pptx

2023;;;;;PART;对比度（Contrast）;术语分类;（三）术语内涵深度挖掘;人工智能视觉检测（AIVisionInspection）;;将术语与相关的概念、图像、实例等进行关联，形成记忆链条，提高记忆效果。;PART;（一）核心术语重点解读;;;术语定义准确;案例三;;PART;随着AI技术的不断发展，未来视觉检测将更加注重与机器视觉的融合，出现更多与AI相关的术语。;技术融合;;;竞争加剧;;PART;术语是学术交流的基础，标准化的术语可以确保交流各方对术语的理解一致，避免产生歧义。;提高沟通效率;标准化的视觉检测术语能够规范检测人员的操作行为，减少由于语言理解差异导致的检测误差。;;促进技术创新与共享;术语标准化是行业交流的基础;PART;;深入理解术语背景;加强技术研发;;某制造企业采用视觉检测技术进行产品表面缺陷检测，通过优化算法和光源设计，成功解决了由于产品表面反光、污渍等问题导致的误检和漏检问题，提高了检测效率和准确性。;通过反复阅读和理解标准，把握标准的整体框架和核心要求，特别是涉及到术语的部分，要反复推敲和琢磨。;PART;医疗器械制造;;零部件质量检测;建立标准化流程;;;PART;（一）热门术语焦点探讨;;法规和标准的不完善;标准化方案;随着人工智能技术的快速发展，其与视觉检测技术的结合将成为未来的热点趋势，有望提高检测的准确性和效率。;;PART;立项阶段;标准化技术委员会;;术语普及率低;持续改进;;PART;利用计算机视觉技术和算法对图像进行处理和分析，以实现自动化检测。;（二）技术亮点原理剖析;通过引入先进的自动化检测技术，减少人工干预，提高检测效率。;工业制造领域;提高检测精度和效率;;PART;;双方标准存在部分交叉和差异;;（四）中国标准特色亮点;;针对国内外视觉检测术语的差异，加强翻译和解释工作，确保术语的准确性和一致性。;PART;;;;视觉检测技术可以检测出微小的缺陷和变化，提高检测的精度和可靠性，减少漏检和误检的风险。;技术转化应用困难;（六）应对挑战促进升级;PART;案例一;检测效率提升;问题发现;;（五）应用效果量化分析;积极推广基于人工智能和机器视觉技术的自动化检测方法，提高视觉检测效率和准确性。;PART;术语不一致;;通过宣传和培训提高视觉检测从业人员对标准化的认识和重视程度，增强标准化意识。;逐步推广和应用;;在使用术语时，要确保其准确性，并与标准中的定义保持一致，以避免误解和混淆。;PART;视觉检测（VisualInspection）;通过对图像进行预处理、分割、特征提取等操作，实现对缺陷的检测和识别。;术语定义和描述需基于科学原理和实践经验，确保准确性和可靠性。;缺陷识别与分类;视觉检测标准的重要性;探讨如何将视觉检测技术与超声检测、射线检测等其他无损检测技术相结合，实现互补优势，提高检测准确性和效率。;PART;;工业自动化;;（四）融合面临的挑战;机器视觉与人工智能;;PART;标准化术语提升行业竞争力;标准化视觉检测术语使得检测人员、技术人员和管理层之间的沟通更加准确和高效，消除了术语不统一带来的障碍。;;;;;PART;视觉检测（VisualTesting）;指视觉检测系统对缺陷或目标物进行识别和测量时，所得结果与真实值或标准值之间的一致性程度。;自动化生产线;;（五）核心概念易错点;;PART;深度学习技术;;嵌入式视觉系统;;视觉检测技术涉及多个学科领域，如图像处理、人工智能、机器学习等，技术整合难度较大，需要不断创新和突破。;;PART;（一）适应标准步骤指南;（二）企业培训策略制定;组建专门团队;案例一;;;PART;投票表决;通过制定和实施视觉检测术语标准，确立行业内统一的术语和定义，降低沟通成本和误解风险。;;术语理解不一致;标准化术语使用;视觉检测技术应用;PART;检测流程规范;;质量控制的有效实施;（四）质量提升数据体现;不同人员对视觉检测术语的理解存在差异，导致沟通障碍和误解。;;PART;;;案例一;;针对难点问题，首先要深入理解标准中的相关条款和概念，掌握其精髓和核心要点。;（六）复杂概念记忆技巧;PART;;;;技术更新迅速;应对技术变革;随着人工智能技术的不断发展，视觉检测将与其深度融合，实现更高效、更准确的检测。;PART;;;;加强标准化意识;视觉检测术语的标准化将更趋向于国际化，与国际标准接轨，提高国际竞争力。;;PART;全面了解新标准的内容，包括术语的定义、适用范围和上下文等。;;;首先明确学习目标，了解新标准中涉及的术语、定义和应用范围，以及自己的学习需求。;术语应用问题;深入理解标准;PART;;（二）标准对精度的作用;;汽车制造领域;术语