數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，缺陷檢測系統(tǒng)的技術(shù)需求主要包括以下方面：

1. 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)：

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是缺陷檢測系統(tǒng)中最為核心的技術(shù)之一。

主要通過攝像頭捕捉產(chǎn)品圖像，然后使用圖像處理算法進(jìn)行分析，能夠自動識別和分類缺陷，大大提高了檢測的速度和準(zhǔn)確性。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，極大地提升了計(jì)算機(jī)視覺的性能，使識別更加復(fù)雜的缺陷模式成為可能，準(zhǔn)確率能達(dá)到95%以上，且能實(shí)時處理圖像數(shù)據(jù)，適用于高速生產(chǎn)線上的缺陷檢測。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析：

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在缺陷檢測系統(tǒng)中同樣扮演著重要角色。

通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠預(yù)測潛在的缺陷，有助于提前采取措施，避免缺陷產(chǎn)品的產(chǎn)生。

3. AI深度學(xué)習(xí)：

基于AI深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測系統(tǒng)逐漸成為工業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

該系統(tǒng)通常由數(shù)據(jù)采集、圖像預(yù)處理、模型訓(xùn)練、缺陷檢測與結(jié)果輸出等模塊組成，能夠高效、準(zhǔn)確地識別產(chǎn)品缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低不良品率。

4. 云計(jì)算與數(shù)據(jù)分析平臺：

缺陷檢測平臺需要支持對檢測結(jié)果進(jìn)行報表生成、歷史記錄查詢、檢測結(jié)果分析與可視化展示等功能，這些功能往往依賴于云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

5. 環(huán)保、安全的檢測技術(shù)：

隨著環(huán)保意識的提高，缺陷檢測系統(tǒng)還需要考慮環(huán)保、安全的檢測技術(shù)，以減少對環(huán)境的污染和對人體健康的危害。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，缺陷檢測系統(tǒng)的技術(shù)需求涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析、AI深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算與數(shù)據(jù)分析平臺以及環(huán)保、安全的檢測技術(shù)等多個方面。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，將推動缺陷檢測系統(tǒng)向著更加智能化、自動化、環(huán)保和安全的方向發(fā)展。