机器视觉是指通过计算机来模拟人类视觉功能的技术，它能够自动获取和分析图像数据，实现对物体的识别、定位、测量等功能。在焊点焊接领域，机器视觉系统通常由高分辨率相机、照明设备以及图像处理软件组成。这些组件协同工作，可以捕捉到焊接过程中的细节，并将这些信息转换成可供分析的数据。

为了进一步提升焊点焊接缺陷检测的准确性和效率，AI技术被引入到了机器视觉系统之中。焊点焊接缺陷检测AI系统的核心是深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），这种算法能够通过大量训练样本学习到焊点的各种特征，从而精准地识别出不同类型的缺陷。

焊点焊接缺陷检测AI系统的工作流程大致如下：

数据采集：通过机器视觉系统获取焊接件的高清图像。

预处理：对图像进行去噪、增强等处理，以便AI模型更好地识别特征。

特征提取：利用深度学习算法自动提取图像中的关键特征。

分类与识别：根据提取的特征判断焊点是否存在缺陷，以及缺陷的具体类型。

决策与反馈：根据检测结果，决定是否需要重新焊接或进行其他处理，并将结果反馈给生产控制系统。