质检，是各行各业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前的最后一道保障。

由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准，所以一直以来，产品质检都是依靠人工来完成。可以说，产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上，提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的目标之一。

得益于计算机视觉技术的不断发展和成熟，越来越多的制造企业正在尝试利用计算机视觉技术应用于产品缺陷检测。目前基于计算机视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。

计算机视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给计算机视觉技术在缺陷检测的实际应用部署带来了诸多挑战。

如何根据实际需求、生产环境、性能指标打造出最优的解决方案，提高质检效率，降低成本，是相关AI企业普遍面临的挑战之一。

洪朴信息是一家制造业人工智能解决方案提供商，其智能光伏组件缺陷检测产品借助深度卷积神经网络技术，能够随光伏产线流动而自动完成光伏组件的缺陷检测，从而能够辅助或替代检测工人的工作。检测能力方面，产品在检测的速度、精度和一致性上都显著优于人工水平，且能够适配多种产品型号。另外，在部署形态方面，洪朴信息借助英特尔OpenVINO工具包，配合搭载英特尔Xeon E5-2690 v4 CPU的边缘一体机，能够帮助客户快速完成对生产线监测点的改善升级，提高产品缺陷检测效率。

5月19日，由智东西公开课推出的英特尔AI百佳创新激励计划系列洪朴信息专场将开讲，由洪朴信息首席AI顾问刘龙泽主讲，主题为《利用OpenVINO加速工业缺陷检测效率》。这也是超级公开课英特尔AI百佳创新激励计划系列六大专场的第六讲。

刘龙泽老师将从当下工业缺陷检测应用现状与挑战、基于Faster R-CNN的缺陷检测算法设计、如何利用OpenVINO加速实际应用部署以及工业视觉检测质量管理体系进行系统讲解。