人工智能的质检员怎么判断出划痕呢？
在生产中一个划痕会有很多种不同类型的定义。比如：这个划痕的位置，它的长度、它的深度，这都需要预先做好一些判断。
在传统的工具中，它会以类似一个九宫格的方式去给它画这种不同类型的缺陷，然后类似一种算术的方法去作对比，然后定义它的各种缺陷类型。
实际生产过程中，很多缺陷类型，哪怕是划痕都会有一些模棱两可的一些比较难判断的状况出现。这样的话，传统方法就会有很高的一些误判率。
但是人工智能Zui重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非你改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
基于人工智能的系统可以自主的、自动的去学习，从过去的一些判断失误中学习。从一些有经验的质检员那儿学习，这是完全自动的方式，不需要人工干预的，生产线可以正常的运行下去。
