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报告共计:56页

【报告内容摘要如下】

近年来，我国的冶金市场逐渐与国际接轨，冶金产品种类繁杂多样，冶金产品的质量要求不断提高，传统的人工质检方式和既有的生产工艺逐渐无法满足现有冶金产品市场需求，数字化、智能化转型已成为冶金行业突破生产力瓶颈、提高生产效率的重要抓手。据IDC预测，2023年AI工业质检市场规模预计达到5.3亿美元，预计到2026年，将以30%-40%的复合年均增长率持续增长。根据彬复研究的测算数据，AI视觉检测系统替代50%的人工计算，替代成本节约在千亿规模。

AI视觉智能质检技术是一种融合人工智能和机器视觉技术的产品表面质量检测方法。通过利用图像采集设备获取冶金产品表面的图像或视频，并使用图像处理、模式识别和深度学习等算法，对表面的质量特征进行分析和评估，用于检测各类冶金产品的表面缺陷。实现自动化的检测和评估，提高质检的准确性和效率。冶金行业质检方式的智能化升级一方面有助于企业提高产能、降低生产成本和优化产品质量，更好地适应市场需求，实现持续创新和提升竞争力；另一方面推动行业向绿色、环保方向发展，为冶金业的可持续发展做出积极贡献。

本白皮书重点阐述了冶金行业AI视觉质检技术的发展背景、技术发展路线、应用场景以及未来发展对策建议。在发展背景中，分析了冶金行业产品质检的重要性、传统方法的局限性，并提出引入AI视觉技术的必要性和可行性。在技术发展路线中，针对AI视觉质检技术的发展现状、技术需求与挑战和未来发展趋势进行了梳理。在应用场景中，在分析场景需求的基础上，附上具体典型案例，并对未来发展趋势进行了展望。最后，提出推动AI视觉技术在冶金行业应用发展的建议，以期为冶金行业在实现高质量发展、提升质检效率和水平方面提供有益的参考。

【报告内容看点】

1. 冶金行业AI视觉质检发展背景

2. 冶金行业AI视觉质检技术路线

3. 冶金行业AI视觉质检场景应用

4. 冶金行业AI视觉质检发展建议

报告共计：56页

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