自适应AI视觉检测是一种结合了人工智能（AI）、特别是深度学习技术的机器视觉系统，其核心特点在于能够根据实际检测环境的变化和新的检测需求，动态地调整自身的算法模型、参数设置或工作策略，以维持或提升检测的准确性和适应性。这种自适应能力使得AI视觉检测系统在面临复杂、多变的工业应用场景时，能够展现出更高的智能化水平和鲁棒性。

自适应性是指系统在面临环境变化或任务要求变化时，能够自动调整自身行为以维持或优化性能的能力。在AI视觉检测领域，自适应性表现为系统能够：

学习新知识：在遇到未曾训练过的缺陷类型或工件样式时，自适应AI视觉检测通过在线学习或增量学习更新模型，增强对新情况的识别能力。

适应环境变化：对光照、角度、背景噪声等影响视觉检测效果的环境因素做出响应，调整图像处理策略以保持稳定的检测性能。

动态调整参数：根据实时检测结果和反馈信息，自动优化模型参数或阈值设定，以适应不同批次产品或生产线条件的变化。

自我诊断与修复：自适应AI视觉检测监测自身的运行状态，发现潜在故障或性能下降时，执行自我修复或触发维护请求。