质量检验是工业制造中保障产品质量和用户体验的重要环节。相比传统人工检测，基于人工智能的工业质检系统在检测效率、精度和成本方面具有显著优势，正成为工业企业实现智能化转型的关键方向。为满足生产节拍和质量标准，需从模型训练、算法优化及算力基础设施等方面推动工业质检技术的实际应用。 百度智能云推出了基于百度工业视觉智能平台的工业智能质检方案。该方案采用英特尔的软硬件产品，构建统一的工业AI底座，利用云边端架构实现数据和AI能力的闭环流通。通过边缘端搭载英特尔酷睿处理器进行视觉数据AI推理，并借助OpenVINO工具套件优化性能，有效提升质检算法的推理速度和精度，广泛应用于燕窝原料杂质智能挑拣等场景。 工业智能质检虽备受关注，但依然面临多重挑战。机器视觉系统能替代人工识别产品缺陷，通过尺寸、形状、颜色等特征检测产品合格与否，提升检测精度与效率。近年来，深度学习技术助力机器视觉实现更灵活、精准的质检判断，使企业能够自主采集数据，构建符合自身需求的质检标准，推动工业质检向更高水平发展。