近日，俄羅斯樺木膠合板生產商Sveza集團計劃引入神經網絡技術來監管其膠合板產品質量。在此之前，產品質量的把控通常由“肉眼觀察”的形式進行，檢查每一個膠合板成品需要15到20秒。十幾秒的時間看起來似乎不多，但檢查量如果增加至數千張膠合板，花費的時間也就大大增加了。

　　為了解決產品質量監管的效率問題，提升監管水平，Sveza集團計劃引入“計算機視覺”技術，用攝像機和電腦代替人眼對產品進行識別。在“計算機視覺”技術下，高速傳送過程中的膠合板將被特殊的高分辨率攝像機鏡頭捕捉。

　　高分辨率攝像機只是神經網絡技術中的一部分，該技術的核心點在于“人工智能”，即分析攝像機拍攝的產品圖像并找出缺陷。這是一項對技術要求很高的任務，首先，那些可以用肉眼在視覺上檢測到的缺陷就多達數千種，此外，還有幾百種需要在特殊照明設備下才能夠識別的缺陷。而所有這些都是人工智能需要學習的。

　　一般來說，計算機學習識別所有可能的缺陷離不開自學習人工神經網絡原理。不論以什么標準來衡量，這一原理都可謂是現在最前沿、最先進的技術。

　　Sveza集團也正積極探索掌握這項前沿技術。目前，在攝像機拍攝了3萬張膠合板圖像之后，本地的神經網絡已經學會了識別700多種產品缺陷。

　　Sveza集團是世界上最大的樺木膠合板生產商，占全球市場份額的22%。

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