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基于AI的缺陷檢測視覺檢測

人工智能視覺檢查的概念
深度學習是由人工神經網絡支持的機器學習技術的一個方面。深度學習技術的操作原理是以示例為基礎的教學機器。通過為神經網絡提供帶有標記的特定類型數據的示例，可以提取這些示例之間的通用模式，然后將其轉換為數學方程式。這有助于對將來的信息進行分類。
借助視覺檢查技術，深度學習算法的集成允許區分零件，異常和特征，從而在運行計算機化系統時模仿人類的視覺檢查。
那么，這到底是什么意思？讓我們舉個例子。
如果要創建用于汽車制造的外觀檢查軟件，則應開發一種基于深度學習的算法，并用必須檢測的缺陷示例對其進行培訓。有了足夠的數據，神經網絡將最終在沒有任何其他指令的情況下檢測出缺陷。

基于深度學習的視覺檢查系統擅長檢測本質上復雜的缺陷。它們不僅可以解決復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的視覺檢查系統
1.陳述問題

外觀檢查的開發通常從業務和技術分析開始。此處的目標是確定系統應檢測的缺陷類型。

其他重要問題包括：
什么是視覺檢查系統環境？
應實時檢查還是推遲檢查？
外觀檢查系統應多徹底地檢測缺陷，并應按類型區分缺陷？
是否有集成了視覺檢查功能的現有軟件，還是需要從頭開始開發？
系統應如何通知用戶檢測到的缺陷？
外觀檢查系統是否應記錄缺陷檢測統計信息？
關鍵問題是：是否存在用于深度學習模型開發的數據，包括“好”和“壞”產品的圖像以及不同類型的缺陷？
數據科學工程師根據收到的答案選擇最佳的技術解決方案和流程。

2.收集并準備數據
在開始深度學習模型開發之前，數據科學工程師必須收集并準備訓練未來模型所需的數據。在談論視覺檢查模型時，數據通常是視頻記錄，其中由視覺檢查模型處理的圖像包括視頻幀。有幾種數據收集選項，但最常見的是：

拍攝客戶提供的現有視頻記錄
取得適用于定義目的的開源視頻記錄
根據深度學習模型的要求從頭開始收集數據
此處最重要的參數是視頻記錄的質量。更高質量的數據將導致更準確的結果。

收集數據后，我們便準備好進行建模，清理，檢查異常情況并確保其相關性。

在我們的需求預測文章中閱讀有關數據準備技術的更多信息
3.開發深度學習模型
深度學習模型開發方法的選擇取決于任務的復雜性，所需的交付時間和預算限制。有幾種方法：

3.1使用深度學習模型開發服務

當缺陷檢測功能的要求與給定服務提供的模板一致時，這種方法才有意義。這些服務可以節省時間和預算，因為無需從頭開始開發模型。您只需要上傳數據并根據相關任務設置模型選項即可。

有什么收獲？這些類型的模型不可定制。模型的功能僅限于給定服務提供的選項。

3.2使用預先訓練的模型

預先訓練的模型是已經創建的深度學習模型，可以完成與我們要執行的任務相似的任務。我們不必從頭開始構建模型，因為它使用了基于我們數據的經過訓練的模型。

預先訓練的模型可能無法100％滿足我們的所有任務，但可以節省大量時間和成本。使用先前在大型數據集上受過訓練的模型，我們可以根據自己的問題定制這些解決方案。

3.3從頭開始進行深度學習模型開發

該方法是復雜且安全的視覺檢測系統的理想選擇。該方法可能會耗費大量時間和精力，但值得這樣做。

在開發自定義視覺檢測模型時，數據科學家使用一種或幾種計算機視覺算法。這些包括圖像分類，對象檢測和實例分割。