FAIR 是一款基于服务的解决方案，它运用人工智能深度学习技术，实现了更高程度的检测流程自动化。与以往的机器视觉技术相比，FAIR 的功能显著增强。它能够进行全面的审核，捕捉所有信息，并将质量控制决策连同缺陷图像一起汇总成报告。此外，FAIR 可部署在本地或云端，与现有制造系统集成，并能适应各种不同的环境。与传统的自动光学检测 (AOI) 相比，FAIR 具有五大优势：它从图像中学习，而非依赖预设的规则；它能够适应不断变化的规格和产品差异；它能够模拟人工的判断；它能够突出显示任何异常情况，并且易于应用于更复杂的图像；它能够对所有类型的缺陷进行分类。.
FAIR 应用的一些例子：
铁路维护
通过结合从列车前置摄像头拍摄的热成像和光学图像进行分析，可以识别资产及其状况，从而减少人员在轨道控制中的存在，提高安全性。.
水管维护
视频检测技术可拍摄水管内部图像，识别管道中的气穴、污垢和缝隙等问题。FAIR 技术允许对选定的管道段进行分析，而非整条管道，从而缩短检测时间和减少服务中断。.
入侵植物检查
澳大利亚开展的一项项目，通过分析大量无人机拍摄的图像，证实 FAIR 可以识别入侵植物物种，全面了解最关键区域的位置，并提供情报以支持预防措施。.
风力涡轮机制造
超声波质量检测能够生成大量关于风力涡轮机叶片的数据以供审核。目前，该检测流程已实现全面自动化，检测时间缩短了 80%，使检测人员能够专注于更高价值的工作。FAIR 公司每年节省了 32,000 工时，从而显著降低了成本并缩短了生产周期。.
