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Q: 图像处理中应用了哪些人工智能技术？

在基于人工智能的图像处理中，采用了多种方法，它们根据具体应用承担不同的任务。其中最重要的技术包括： 分类： 将图像或对象归入预先定义的类别，例如“OK”或“NOK”。 物体识别（Object Detection）： 在图像中定位多个对象，并同时对其进行分类。 分割： 将图像中的每个像素分配到一个类别，以便精确界定对象或缺陷。 异常检测： 即使该错误此前未经过明确训练，系统也能检测出与已学习正常状态的偏差。

Q: 如何训练人工智能模型？

人工智能模型是通过图像数据进行训练的。为此，需要采集大量产品、零部件或缺陷图像，并为其标注信息（即所谓的“标签”）。在训练过程中，人工智能会自主学习识别模式、特征及关联性。随后，该模型将通过新图像进行测试和优化。 由此便形成了一套功能强大的解决方案，可应用于工业图像处理中的物体识别、分类或人工智能辅助质量控制等任务。

Q: 云端和边缘AI模型有何区别

在云端训练的AI模型通常更为复杂且更准确。它们可以在将数据分发到设备上进行推理之前，先处理大量数据。边缘AI模型体积更小、效率更高，并能直接在设备上快速输出结果，但其精度往往较低。