目前最常用的AI瑕疵檢測模型主要包括以下幾種：

1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：

Vision Transformers (ViTs) 和 YOLO系列：這些模型能夠高效地處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)精確的瑕疵檢測。例如，在高精密制造業(yè)中，它們被用于檢測電子元件的微小缺陷，如細(xì)小的裂紋、焊接不良或表面不平整。這些模型依賴于標(biāo)注的瑕疵數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提供高精度的檢測結(jié)果。

2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：

PaDiM (Patch Distribution Modeling) 和 PatchCore：這些方法主要通過學(xué)習(xí)正常樣本特征來檢測異常，適用于未知瑕疵的發(fā)現(xiàn)。它們不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過分析正常樣本的特征分布來識別出與正常樣本不同的瑕疵。

3. AI內(nèi)容檢測器：

如GPTZero、Originality.ai、tata.run等：這些工具能夠檢測AI生成的內(nèi)容比例，幫助識別出可能由AI生成的不自然或低質(zhì)量的內(nèi)容。雖然它們主要用于內(nèi)容檢測，但在某些場景下也可以用于瑕疵檢測，比如檢測文本或圖像中的不一致之處。

4. AI圖像缺陷檢測系統(tǒng)：

該系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)，對圖像進(jìn)行智能分析，從而自動檢測出產(chǎn)品表面的缺陷。它能夠精準(zhǔn)捕捉并識別出產(chǎn)品上的劃痕、裂紋、污漬、變形等各種瑕疵。

智能瑕疵檢測已被廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)，如金屬器械制造、玻璃制造、塑料生產(chǎn)、電子&通訊、汽車、太陽能、PCB、薄膜、半導(dǎo)體等，并且瑕疵檢測能夠和尺寸檢測合二為一，在流水線上同時檢測判斷。