在公司生产商品时，人工检查人员会检查它们的缺陷。考虑一下智能手机玻璃上的划痕或原钢的弱点，当它变成其他东西时，可能会对下游产生影响。由前Google和百度AI专家Andrew Ng创办的公司Landing AI，推出了一个新的视觉检查平台，称为LandingLens，该平台希望使用AI技术来识别这些缺陷。

Ng告诉TechCrunch：“我们发布了LandingLens，这是一个端到端的视觉检查平台，可帮助制造商（使用AI）构建和部署视觉检查系统。”

他说，公司的目标是将人工智能带给制造公司，但他不能简单地重新包装他在Google和百度上学到的东西，部分是因为它涉及一组不同的消费者用例，部分是因为数据量少得多在制造环境中工作。

在这里增加了难度，每个设置都是唯一的，没有标准的剧本，您不一定可以在每个垂直领域应用。这意味着登陆AI 必须提供一个通用工具套件，每个公司都可以使用它们来满足其制造过程的独特要求。

Ng表示，要将这项先进技术交付这些客户手中，并将AI应用于视觉检查，他的公司创建了一个视觉界面，公司可以在此界面中通过定义的流程来训练模型，以了解每个客户的检查需求。

它的工作方式是拍摄优质产品的外观，以及有缺陷的产品的外观。这并不像听起来那样容易，因为人类专家可能就缺陷的构成存在分歧。

制造商创建所谓的缺陷书，检查员专家将在该书中共同努力，通过图片确定缺陷的外观，并在发生分歧时解决分歧。所有这些都是通过LandingLens界面完成的。

一旦检查员同意了一组标签，他们便可以在模型迭代模块中开始对模型进行迭代，在该模型中，公司可以训练和运行模型，以达到商定的成功状态，在此状态下，AI会定期从中找出缺陷。当客户运行这些实验时，软件会生成有关模型状态的报告，客户可以根据报告中的信息根据需要改进模型。

Ng表示，他的公司正在尝试引入复杂的软件，以帮助解决制造客户的一个大问题。“（对于他们）瓶颈是建立深度学习算法，实际上是机器学习软件。他们可以拍照并判断这部分是否正常，或者是否有缺陷，这就是我们的平台所能提供的帮助。”

他认为，这项技术最终可以帮助重塑未来的产品制造方式。“我认为深度学习已准备好改变检查的方式，这确实是关键的一步。检验实际上是抵制制造中质量缺陷的最后一道防线。因此，我很高兴发布该平台来帮助制造商更准确地进行检查。”他说。