近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，视觉检测系统，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被快速辨识，在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。

工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与品质数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，快速取代操作员人的工作。

利用视觉技术检测热轧钢材的表面，即便钢材的温度超过1000℃，也好像它们是冷的一样。为了生产无缝钢管，需要先将钢坯输送到炉中加热。接着，将坯料穿孔以形成厚壁的中空壳体，之后将芯棒插入壳体中。然后在芯棒式无缝管轧机中进行伸长轧制。在伸长工艺之后，坯料输送到推进台，在那里它被推动穿过一系列轧辊机座。终形成具有连续更小壁厚的中空长钢管。

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