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影響視覺檢測深度學習因素有哪些?

2022-01-19 10:41

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

定義缺陷。在許多工業環境中,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。在訓練深度學習系統時,這些缺陷也必須預先定義,以便軟件能夠識別有缺陷的零件。

標記和標簽。希望部署深度學習的公司必須準確地標注和標記數據。如果標記做得不一致,這個步驟會導致不準確的人工智能模型。在有代表性的數據集上有了清晰的缺陷定義和明確無誤的標簽,公司就可以用少量數據進行視覺項目。內部專家必須合作,以分配、管理、執行和審查任務,確??焖俸蜏蚀_的標記,從而產生更準確的模型。

迭代改進。最好的AI模型應該在部署到生產線之前,經過專家檢查員的評估,以證明其價值,尤其是該生產線在為全球部署做測試時。深度學習軟件應該有評估模型性能的工具,識別可能導致模型準確性損失的數據,并評估新的數據集,以改善和擴展現有模型,達到成功的指標。該軟件還應該具有一些特征工具,比如用于防止過度擬合和評估經過訓練的模型的性能。

常見的困難和挑戰

成像技術帶來了許多挑戰,因此系統集成商和OEM應考慮一些可能會遇到的最基本的問題,并在系統設計中預先解決這些問題。這些問題包括:

環境光:除了為成像系統設計的專用照明光源外,其他的照明都被認為是環境光,它們會給成像系統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過濾來控制。在一個案例中,位于檢測系統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,影響檢測結果。大多數情況下,在成像系統設計中減輕環境光的影響是比較簡單的。

機械穩定性。工廠的振動會使成像系統中的光學元件松動,而相機位置、照明組件甚至鏡頭設置的變化,都會導致不可靠的成像。

變化的外觀。被檢測部件的材料、設計和整體外觀可能會發生變化,而且視覺系統的擁有者并不知道這些變化。例如,一個制造工程團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,但外觀可能會發生變化。這種外部影響會導致系統的性能下降。檢查這種性能變化的軟件可以向運營團隊發出信號,告訴他們什么時候應該進行及時的視覺系統維護。

機器視覺和深度學習的發展

一個視覺檢測系統,無論是傳統的視覺檢測系統,還是基于深度學習的檢測系統,都可以幫助各行各業的公司跟上客戶的需求,同時確保產品質量,提高生產力,降低成本。無論你是一家希望實現更多流程自動化的公司,還是面臨下一個系統的規范、設計和安裝的系統集成商或OEM,請記?。核械囊曈X檢測系統都需要測試、迭代和持續改進。


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