基于AI的缺陷检测视觉检测

人工智能视觉检查的概念
深度学习是由人工神经网络支持的机器学习技术的一个方面。深度学习技术的操作原理是以示例为基础的教学机器。通过为神经网络提供带有标记的特定类型数据的示例，可以提取这些示例之间的通用模式，然后将其转换为数学方程式。这有助于对将来的信息进行分类。
借助视觉检查技术，深度学习算法的集成允许区分零件，异常和特征，从而在运行计算机化系统时模仿人类的视觉检查。
那么，这到底是什么意思？让我们举个例子。
如果要创建用于汽车制造的外观检查软件，则应开发一种基于深度学习的算法，并用必须检测的缺陷示例对其进行培训。有了足够的数据，神经网络将最终在没有任何其他指令的情况下检测出缺陷。

基于深度学习的视觉检查系统擅长检测本质上复杂的缺陷。它们不仅可以解决复杂的表面和外观缺陷，而且可以泛化和概念化零件的表面。
如何集成基于AI的视觉检查系统
1.陈述问题

外观检查的开发通常从业务和技术分析开始。此处的目标是确定系统应检测的缺陷类型。

其他重要问题包括：
什么是视觉检查系统环境？
应实时检查还是推迟检查？
外观检查系统应多彻底地检测缺陷，并应按类型区分缺陷？
是否有集成了视觉检查功能的现有软件，还是需要从头开始开发？
系统应如何通知用户检测到的缺陷？
外观检查系统是否应记录缺陷检测统计信息？
关键问题是：是否存在用于深度学习模型开发的数据，包括“好”和“坏”产品的图像以及不同类型的缺陷？
数据科学工程师根据收到的答案选择最佳的技术解决方案和流程。

2.收集并准备数据
在开始深度学习模型开发之前，数据科学工程师必须收集并准备训练未来模型所需的数据。在谈论视觉检查模型时，数据通常是视频记录，其中由视觉检查模型处理的图像包括视频帧。有几种数据收集选项，但最常见的是：

拍摄客户提供的现有视频记录
取得适用于定义目的的开源视频记录
根据深度学习模型的要求从头开始收集数据
此处最重要的参数是视频记录的质量。更高质量的数据将导致更准确的结果。

收集数据后，我们便准备好进行建模，清理，检查异常情况并确保其相关性。

在我们的需求预测文章中阅读有关数据准备技术的更多信息
3.开发深度学习模型
深度学习模型开发方法的选择取决于任务的复杂性，所需的交付时间和预算限制。有几种方法：

3.1使用深度学习模型开发服务

当缺陷检测功能的要求与给定服务提供的模板一致时，这种方法才有意义。这些服务可以节省时间和预算，因为无需从头开始开发模型。您只需要上传数据并根据相关任务设置模型选项即可。

有什么收获？这些类型的模型不可定制。模型的功能仅限于给定服务提供的选项。

3.2使用预先训练的模型

预先训练的模型是已经创建的深度学习模型，可以完成与我们要执行的任务相似的任务。我们不必从头开始构建模型，因为它使用了基于我们数据的经过训练的模型。

预先训练的模型可能无法100％满足我们的所有任务，但可以节省大量时间和成本。使用先前在大型数据集上受过训练的模型，我们可以根据自己的问题定制这些解决方案。

3.3从头开始进行深度学习模型开发

该方法是复杂且安全的视觉检测系统的理想选择。该方法可能会耗费大量时间和精力，但值得这样做。

在开发自定义视觉检测模型时，数据科学家使用一种或几种计算机视觉算法。这些包括图像分类，对象检测和实例分割。