在當今智能制造的洪流中，AI視覺檢測技術憑借高效與精準，已躍升為提高產品質量和生產效率的關鍵利器。為了助力從業者更好地理解和實施AI視覺檢測項目，阿丘科技「AI干貨補給站」特別推出了《工業AI視覺檢測項目入門指南》系列文章。該系列文章將AI視覺檢測項目的實施過程細分為制定計劃、數據收集、模型構建以及工廠驗收四個階段，旨在通過分享各階段的實施經驗與注意事項，為從業者提供知識積累，推動AI視覺應用的穩健落地。

本期亮點預告

在工業生產領域，隨著技術的不斷進步，AI視覺檢測項目正逐漸成為提升生產效率、保證產品質量的重要工具。然而，一個成功的AI視覺檢測項目并非一蹴而就，其背后的工廠驗收環節（FAT，Factory Acceptance Test）至關重要。本文將圍繞AI視覺檢測項目的工廠驗收展開詳細探討，從驗收階段的主要任務、指標要求、穩定性驗證、以及最終的驗收確認等方面進行分析，以期為相關從業者提供有益的參考。

• 工廠驗收階段的主要任務
• 項目指標驗收
• 穩定性驗證

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文章摘要速覽

AI視覺檢測項目的工廠驗收階段，是確保項目能夠順利投入生產使用的關鍵環節。在這一階段，主要任務是檢查系統是否達到了預設的指標要求，并且這些指標在一段時間內（如測試周期）都能持續穩定地達成。這些指標通常包括檢測指標（漏檢率、過檢率等）和效率指標（處理速度、資源消耗等）兩大類。

一個穩定的系統應在既定的產品批次和條件下，持續穩定地達到預設的指標要求。穩定性驗證的測試周期通常需要根據實際生產情況和項目需求來確定。測試周期過短可能無法充分暴露系統的問題，而測試周期過長則會增加驗收成本和時間。因此，在選擇測試周期時，需要綜合考慮多個因素，確保測試周期既能夠充分暴露系統的問題，又能夠在合理的成本和時間范圍內完成。

穩定性驗證的測試方法通常包括連續測試、間歇測試和壓力測試等。同時，還需要對測試結果進行記錄和歸檔，以便后續維護和升級時參考。這些記錄通常包括測試時間、測試環境、測試用例、測試結果等信息。

當AI視覺檢測項目經過嚴格的驗收階段，并且各項測試指標均達到預期要求時，將迎來最終的驗收確認簽字環節。這一環節標志著項目正式通過工廠驗收，可以全面投入到工廠的生產檢測環節中。