AI质检主要研究的是内部质检。内部质量检查是指企业内部质检部门为了确保满足交付的工作质量要求，对工作结果抽取样本，进行连续且达置信区间的检查或验证，并对结果进行分析运用。

城市地下管道，是城市的命脉与经络，国家以及当地政府会花费大量的人力、物力在地下管道建设上面。因此，平时对城市地下管道的清理工作显得尤为重要。在对已经开展过城市地下管线普查的城市中，排水管网虽然属于调查、探测范围，但是主要还是以管线的平面位置、埋深、管径、材质为主要探测、调查内容，这些工作的开展在某种程度上可满足城市规划、市政建设的需求；但由于行业管理、部门管理所要求的侧重面存在相当的差异，单纯利用人工检测的方法，已远远不能满足市政排水系统深化管理的要求。而在人工和AI，两种方式达成的效果相似的前提下，比较两者的成本，却相距甚远。在引入AI质检员之后，无论是时间还是人力成本都有着巨大的下降。今天我们呈现的案例是利用AI进行水管内部缺陷质检。

质检对象

                                                                                        水管内部

质检结果

                                                                    — 识别前1

                                                                    —识别后1

                                                                    —识别前2

                                                                —识别后2

                                                                —识别前3

                                                                 —识别后3

质检软件

DLIA工业缺陷软件：

最新的深度学习算法已经远远超越了传统的机器学习算法对于数据的预测和分类精度。

深度学习不需要我们自己去提取特征，而是自动地对数据进行筛选，自动地提取数据高维特征，推理出产品瑕疵。

质检步骤：

1.根据产品技术标准明确检验项目和各个项目质量要求；

2.规定适当的方法和手段，借助一般量具或使用机械、电子仪器设备等测定产品；

3.把测试得到的数据同标准和规定的质量要求相比较；

4.根据比较的结果，判断单个产品或批量产品是否合格；

5.记录所得到的数据，并把判定结果反馈给有关部门，以便促使其改进质量。