自動化的外觀缺陷檢測一直是個挑戰(zhàn)性的工作。

在過去，計算機視覺工作需要幾個月的編碼和調(diào)試。

然而，現(xiàn)在有一種更有效的方法，利用深度學習來解決機器視覺問題。

現(xiàn)在，這些智能機器可以學習如何使用基于人類學習的示例訓練來識別缺陷。

深度學習技術(shù)使用神經(jīng)網(wǎng)絡，模擬人類智能，在容忍復雜模式自然變化的同時，區(qū)分化妝品異常?；谏疃葘W習的系統(tǒng)擅長檢查復雜的表面和外觀缺陷，如光滑、光亮或粗糙零件上的劃痕和凹痕。

智能檢測技術(shù)在提高生產(chǎn)率、重復性和生產(chǎn)能力方面取得了成功。如果制造商使用先進的圖像識別技術(shù)進行視覺檢測和檢測，生產(chǎn)率可能會提高50%。基于人工智能或人工智能的圖像識別與人工檢測相比，可以提高高達90%的缺陷檢測率。

人工智能、機器學習和深度學習?定義

智能機器的智能化取決于使用的人工智能類型——機器學習或深度學習。這些術(shù)語通?？梢曰Q使用，但技術(shù)不同。

在高層次上，人工智能是以模仿人類獨特的推理能力為目標，利用軟件使機器智能化的一般領(lǐng)域。機器學習使用算法從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式并產(chǎn)生洞察力。機器學習利用深度學習、回歸分析、貝葉斯網(wǎng)絡、邏輯規(guī)劃和聚類等技術(shù)將人工智能應用到系統(tǒng)中。

深度學習是機器學習的一個分支，它通過創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ann）來模擬人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡。就像人腦解決問題一樣，軟件接受輸入、處理輸入并生成輸出。該方法使用通過訓練程序調(diào)整的權(quán)重來教神經(jīng)網(wǎng)絡如何正確響應輸入。因此，更多的重復教學使人工神經(jīng)網(wǎng)絡更強大，從而更好地識別或預測。它就像一個孩子學習識別字母表或乘法表。

在工廠部署自動化缺陷檢測

人們越來越需要檢測消費電子產(chǎn)品和醫(yī)療設備中的微米級缺陷。與測量特定零件位置的計量學不同，缺陷出現(xiàn)在多個位置和組合中。例如，智能手機可能在多個地方有劃痕、凹痕和缺口，包括外殼、曲面和護蓋玻璃。制造商需要對整個零件進行加工以捕獲這些缺陷。

深度學習系統(tǒng)可以檢測智能手機外殼上的缺陷（右圖）。

深度學習在醫(yī)療器械制造業(yè)也有一些用途。可發(fā)現(xiàn)股骨膝關(guān)節(jié)假體劃傷等缺陷，并可對3類器械的包裝密封進行檢查。深度學習視覺還確保在裝配驗證過程中所有組件都存在于包中，例如外科工具包中的零件。除了缺陷檢測之外，深度學習還可以經(jīng)常對缺陷類型進行分類，從而實現(xiàn)閉環(huán)過程控制。

當培訓一個深度學習系統(tǒng)時，重要的是創(chuàng)建一個樣本圖像的數(shù)據(jù)集來構(gòu)建和培訓模型，從每個缺陷30到50個圖像開始，每個好的部分數(shù)量相同。然后可以添加新圖像以反映錯誤的拒絕和接受案例。通過定義一系列零件、材料和缺陷類型，制造商可以強調(diào)培訓集的可變性。還建議兩位人類專家對圖像進行獨立分級以供驗證，并確認他們的判斷之間的一致性。通常每個缺陷需要一周的時間來訓練模型。

在選擇最佳圖像來訓練系統(tǒng)時，垃圾輸入、垃圾輸出的概念至關(guān)重要。在預期的光照和光學條件下，收集好的和壞的部分的圖像數(shù)據(jù)集是理想的。捕捉困難表面的高對比度圖像-如玻璃和鏡面紋理彩色材料-需要定制的照明技術(shù)、先進的成像和精確的零件操作。

與右側(cè)的高分辨率圖像相比，左側(cè)的低對比度圖像中的缺陷很難檢測。

低質(zhì)量的圖像使軟件和人工評分者都難以進行培訓，從而導致分類和重復性問題。為了盡量減少假陰性和陽性，嘗試使用5到10像素的高對比度圖像來描述最小的缺陷。例如，當檢查智能手機上的劃痕時，機器視覺將放大以聚焦在5微米分辨率級別的圖像上。具有高質(zhì)量的圖像可以幫助分級人員驗證圖像，并幫助軟件識別劃痕缺陷和可接受的加工標記之間的差異。

當深度學習視覺系統(tǒng)準備好進行批量生產(chǎn)檢查時，請考慮使用兩層檢查方法。在第1層中，對所有零件使用具有深度學習機器視覺的自動檢查。然后在第2層中，手動確認所有邊界缺陷零件的結(jié)果。 這為深度學習系統(tǒng)的增量式訓練改進提供了可靠度和冗余度。

無論是用于特征的定位、讀取、檢測或分類，基于深度學習的圖像分析都是一種快速、靈活的提高零件質(zhì)量的方法。

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