机器视觉检测是指通过图像摄取装置将目标转换成图像信号，之后传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉检测已从最初的非自动化检测、自动化检测发展到基于深度学习的AI视觉检测。目前，AI视觉检测是工业AI质检最常用的方法之一，大大提高了AI质检的效率和精准度。

近年来随着工业成像、计算机视觉和深度学习等领域的新技术层出不穷，工业AI缺陷检测技术得到了快速的发展，涌现出了大量的新理论和新方法, 并已逐渐投入实际产业。例如，有针对缺陷样本较少的小样本算法和无监督算法，针对深度学习模型大算力需求的知识蒸馏算法。

11月30日晚7点30分，清瞳时代首席专家邓磊将以《工业AI缺陷检测技术前沿研究及应用》为主题带来第8讲的直播讲解。

在这一讲中，邓磊老师首先将介绍AI缺陷检测的发展历程及在工业领域的应用适应性，之后重点讲解工业AI缺陷检测前沿方法及难点。最后他将分析半导体领域的一些落地案例。