讓我們首先來看一個7月4日更新的百度AI案例：聖象地板“智能地板分揀”設備（感興趣的朋友可以在騰訊視頻搜到這個視頻）
這個視頻是百度和聖象地板的一個廣告，視頻以聖象地板的一個普通員工的口吻來講述她的視角，人工智能機器視覺運用到她的工作中對她的一些改變，更加貼近我們的工作和生活。讓我們感受到人工智能離我們並不遙遠，現在一直就在我們身邊。
的確是這樣，在過去，有非常多的依靠人眼視覺進行檢測不良品的工作，由於是大量重複機械的工作，人眼非常容易感覺到疲勞，人也非常辛苦。
人眼短時間可以勝任檢測不良的工作，但是觀察時間長了，長時間檢測產品的細微缺陷，對一個普通人來說，還是非常的累以及困難的。再加上除了身體上的不適，有時候檢測中的人稍微有一點不留神或者是疏忽大意，甚至是心情不好，帶情緒了都會嚴重的影響檢測工作，這對需要高標準嚴要求檢測質量的公司來說絕對是難以接受的，有時候小小的檢測失誤，耽誤的都是成千上百萬的大訂單，這種損失儘量能避免就避免。
特別是當產品需要量產，快速大規模量產，儘快進入市場的時候，如果單單依靠人工，很難滿足檢測需求，這個時候就需要機器視覺幫助完成缺陷檢測，外觀檢測。
用人工智能來識別和分揀地板，其實在工業領域，此項人工智能機器視覺技術早已經有大規模的廣泛應用，就像在視頻中看到的那樣，機器視覺技術通過機器視覺產品，這裡是攝像機鏡頭將被拍攝的目標地板轉換為圖像信號，傳送給機器視覺軟件（即圖像處理系統），來代替傳統的人眼的檢測和判斷。
當傳送帶將產品輸送到攝像機鏡頭下方時，鏡頭可以高速捕獲圖像，機器視覺軟件迅速做出圖像處理分析，判斷產品是否合格，如果不合格，不合格的類型詳細到可以分辨地板的缺陷類型，是毛面、裂紋、結疤、蟲眼還是棘爪，以及缺陷細節信息，包括缺陷的位置，大小，置信度。
機器視覺系統可以快速獲取大量圖片信息，而且運用專業的機器視覺軟件易於圖像的自動分析處理，機器視覺檢測技術檢測到的缺陷，比她做了3年了看的還要精準，這是人眼視覺和機器視覺本身就存在的一些差異性決定的。機器沒有人那麼容易疲憊。
以前人工檢測一天檢測200平米，而機器視覺檢測一天檢測400平米，翻了一倍。
機器視覺替代人眼視覺，將人工從繁重的體力勞動中解放出來，節省檢測不良品的時間，大幅降低檢測成本，提高檢測不良品的效率，加快生產速度和效率，提高了工業生產力，極大地提升企業競爭力。
機器視覺能夠廣泛應用於生產製造、檢測等工業領域，被稱為“工業之眼”。的確人工智能離我們並不遙遠，現在一直就在我們身邊。
其實看完這個視頻之後，個人對視頻的女主以及像女主這種檢測工作的工人有一點擔憂，當工廠大規模運用機器視覺技術取代工人檢測的工作了，這類工人下一步要怎麼走？這是市場和社會都要去考慮的一個社會發展和就業之間矛盾的問題。
掌握機器視覺技術的你，在人工智能的時代一定是有核心競爭力的，無懼智能時代挑戰，也無懼人工智能取代你。
文末祝親愛的粉絲們週末愉快！
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