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影響視覺檢測深度學(xué)習(xí)因素有哪些?

2022-01-19 10:41

在一些應(yīng)用場景中,基于離散分析的機(jī)器視覺算法可能就無法滿足要求了。這些應(yīng)用包括半導(dǎo)體和電子檢測、鋼鐵檢測、焊接檢測,以及任何其他“缺陷可能難以發(fā)現(xiàn),或者好零件或物品的外觀有變化”的檢測任務(wù)。

定義缺陷。在許多工業(yè)環(huán)境中,依賴人工檢測員的公司通常會保留一份定義零件缺陷的書面記錄。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時,這些缺陷也必須預(yù)先定義,以便軟件能夠識別有缺陷的零件。

標(biāo)記和標(biāo)簽。希望部署深度學(xué)習(xí)的公司必須準(zhǔn)確地標(biāo)注和標(biāo)記數(shù)據(jù)。如果標(biāo)記做得不一致,這個步驟會導(dǎo)致不準(zhǔn)確的人工智能模型。在有代表性的數(shù)據(jù)集上有了清晰的缺陷定義和明確無誤的標(biāo)簽,公司就可以用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺項目。內(nèi)部專家必須合作,以分配、管理、執(zhí)行和審查任務(wù),確??焖俸蜏?zhǔn)確的標(biāo)記,從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確的模型。

迭代改進(jìn)。最好的AI模型應(yīng)該在部署到生產(chǎn)線之前,經(jīng)過專家檢查員的評估,以證明其價值,尤其是該生產(chǎn)線在為全球部署做測試時。深度學(xué)習(xí)軟件應(yīng)該有評估模型性能的工具,識別可能導(dǎo)致模型準(zhǔn)確性損失的數(shù)據(jù),并評估新的數(shù)據(jù)集,以改善和擴(kuò)展現(xiàn)有模型,達(dá)到成功的指標(biāo)。該軟件還應(yīng)該具有一些特征工具,比如用于防止過度擬合和評估經(jīng)過訓(xùn)練的模型的性能。

常見的困難和挑戰(zhàn)

成像技術(shù)帶來了許多挑戰(zhàn),因此系統(tǒng)集成商和OEM應(yīng)考慮一些可能會遇到的最基本的問題,并在系統(tǒng)設(shè)計中預(yù)先解決這些問題。這些問題包括:

環(huán)境光:除了為成像系統(tǒng)設(shè)計的專用照明光源外,其他的照明都被認(rèn)為是環(huán)境光,它們會給成像系統(tǒng)帶來不一致性和故障問題。太陽光甚至頭頂上的照明,都必須盡可能地通過屏蔽或光學(xué)過濾來控制。在一個案例中,位于檢測系統(tǒng)附近的制造人員的制服顏色的變化,都會造成額外的反射光,影響檢測結(jié)果。大多數(shù)情況下,在成像系統(tǒng)設(shè)計中減輕環(huán)境光的影響是比較簡單的。

機(jī)械穩(wěn)定性。工廠的振動會使成像系統(tǒng)中的光學(xué)元件松動,而相機(jī)位置、照明組件甚至鏡頭設(shè)置的變化,都會導(dǎo)致不可靠的成像。

變化的外觀。被檢測部件的材料、設(shè)計和整體外觀可能會發(fā)生變化,而且視覺系統(tǒng)的擁有者并不知道這些變化。例如,一個制造工程團(tuán)隊決定改變一個螺絲的金屬合金成分,因為這樣能更便宜。從功能上講,該部件的工作原理是一樣的,但外觀可能會發(fā)生變化。這種外部影響會導(dǎo)致系統(tǒng)的性能下降。檢查這種性能變化的軟件可以向運營團(tuán)隊發(fā)出信號,告訴他們什么時候應(yīng)該進(jìn)行及時的視覺系統(tǒng)維護(hù)。

機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

一個視覺檢測系統(tǒng),無論是傳統(tǒng)的視覺檢測系統(tǒng),還是基于深度學(xué)習(xí)的檢測系統(tǒng),都可以幫助各行各業(yè)的公司跟上客戶的需求,同時確保產(chǎn)品質(zhì)量,提高生產(chǎn)力,降低成本。無論你是一家希望實現(xiàn)更多流程自動化的公司,還是面臨下一個系統(tǒng)的規(guī)范、設(shè)計和安裝的系統(tǒng)集成商或OEM,請記?。核械囊曈X檢測系統(tǒng)都需要測試、迭代和持續(xù)改進(jìn)。


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