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基于AI的缺陷檢測(cè)視覺(jué)檢測(cè)

人工智能視覺(jué)檢查的概念
深度學(xué)習(xí)是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)方面。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的操作原理是以示例為基礎(chǔ)的教學(xué)機(jī)器。通過(guò)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供帶有標(biāo)記的特定類(lèi)型數(shù)據(jù)的示例，可以提取這些示例之間的通用模式，然后將其轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)方程式。這有助于對(duì)將來(lái)的信息進(jìn)行分類(lèi)。
借助視覺(jué)檢查技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法的集成允許區(qū)分零件，異常和特征，從而在運(yùn)行計(jì)算機(jī)化系統(tǒng)時(shí)模仿人類(lèi)的視覺(jué)檢查。
那么，這到底是什么意思？讓我們舉個(gè)例子。
如果要?jiǎng)?chuàng)建用于汽車(chē)制造的外觀檢查軟件，則應(yīng)開(kāi)發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，并用必須檢測(cè)的缺陷示例對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn)。有了足夠的數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將最終在沒(méi)有任何其他指令的情況下檢測(cè)出缺陷。

基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)檢查系統(tǒng)擅長(zhǎng)檢測(cè)本質(zhì)上復(fù)雜的缺陷。它們不僅可以解決復(fù)雜的表面和外觀缺陷，而且可以泛化和概念化零件的表面。
如何集成基于AI的視覺(jué)檢查系統(tǒng)
1.陳述問(wèn)題

外觀檢查的開(kāi)發(fā)通常從業(yè)務(wù)和技術(shù)分析開(kāi)始。此處的目標(biāo)是確定系統(tǒng)應(yīng)檢測(cè)的缺陷類(lèi)型。

其他重要問(wèn)題包括：
什么是視覺(jué)檢查系統(tǒng)環(huán)境？
應(yīng)實(shí)時(shí)檢查還是推遲檢查？
外觀檢查系統(tǒng)應(yīng)多徹底地檢測(cè)缺陷，并應(yīng)按類(lèi)型區(qū)分缺陷？
是否有集成了視覺(jué)檢查功能的現(xiàn)有軟件，還是需要從頭開(kāi)始開(kāi)發(fā)？
系統(tǒng)應(yīng)如何通知用戶檢測(cè)到的缺陷？
外觀檢查系統(tǒng)是否應(yīng)記錄缺陷檢測(cè)統(tǒng)計(jì)信息？
關(guān)鍵問(wèn)題是：是否存在用于深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)，包括“好”和“壞”產(chǎn)品的圖像以及不同類(lèi)型的缺陷？
數(shù)據(jù)科學(xué)工程師根據(jù)收到的答案選擇最佳的技術(shù)解決方案和流程。

2.收集并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
在開(kāi)始深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)之前，數(shù)據(jù)科學(xué)工程師必須收集并準(zhǔn)備訓(xùn)練未來(lái)模型所需的數(shù)據(jù)。在談?wù)撘曈X(jué)檢查模型時(shí)，數(shù)據(jù)通常是視頻記錄，其中由視覺(jué)檢查模型處理的圖像包括視頻幀。有幾種數(shù)據(jù)收集選項(xiàng)，但最常見(jiàn)的是：

拍攝客戶提供的現(xiàn)有視頻記錄
取得適用于定義目的的開(kāi)源視頻記錄
根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的要求從頭開(kāi)始收集數(shù)據(jù)
此處最重要的參數(shù)是視頻記錄的質(zhì)量。更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)將導(dǎo)致更準(zhǔn)確的結(jié)果。

收集數(shù)據(jù)后，我們便準(zhǔn)備好進(jìn)行建模，清理，檢查異常情況并確保其相關(guān)性。

在我們的需求預(yù)測(cè)文章中閱讀有關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)的更多信息
3.開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型
深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)方法的選擇取決于任務(wù)的復(fù)雜性，所需的交付時(shí)間和預(yù)算限制。有幾種方法：

3.1使用深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)服務(wù)

當(dāng)缺陷檢測(cè)功能的要求與給定服務(wù)提供的模板一致時(shí)，這種方法才有意義。這些服務(wù)可以節(jié)省時(shí)間和預(yù)算，因?yàn)闊o(wú)需從頭開(kāi)始開(kāi)發(fā)模型。您只需要上傳數(shù)據(jù)并根據(jù)相關(guān)任務(wù)設(shè)置模型選項(xiàng)即可。

有什么收獲？這些類(lèi)型的模型不可定制。模型的功能僅限于給定服務(wù)提供的選項(xiàng)。

3.2使用預(yù)先訓(xùn)練的模型

預(yù)先訓(xùn)練的模型是已經(jīng)創(chuàng)建的深度學(xué)習(xí)模型，可以完成與我們要執(zhí)行的任務(wù)相似的任務(wù)。我們不必從頭開(kāi)始構(gòu)建模型，因?yàn)樗褂昧嘶谖覀償?shù)據(jù)的經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型。

預(yù)先訓(xùn)練的模型可能無(wú)法100％滿足我們的所有任務(wù)，但可以節(jié)省大量時(shí)間和成本。使用先前在大型數(shù)據(jù)集上受過(guò)訓(xùn)練的模型，我們可以根據(jù)自己的問(wèn)題定制這些解決方案。

3.3從頭開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)

該方法是復(fù)雜且安全的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的理想選擇。該方法可能會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間和精力，但值得這樣做。

在開(kāi)發(fā)自定義視覺(jué)檢測(cè)模型時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用一種或幾種計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。這些包括圖像分類(lèi)，對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割。