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        視覺檢測干貨!基于深度學習算法的AI圖像視覺檢測

        KEYETECH  

         

         

        基于人工智能和深度學習方法的現代計算機視覺技術在過去10年里取得了顯著進展。如今,它被廣泛用于圖像分類、人臉識別、圖像中物體的識別等。

        那么什么是深度學習?深度學習是如何應用在視覺檢測上的呢?

         

         

        1

        Part.1

        什么是深度學習?

        深度學習是機器學習技術的一個分支,由人工神經網絡組成分類識別器。其工作原理是教機器通過實例學習,為神經網絡提供特定類型數據的標記示例,然后提取這些示例之間的共同模式,將其轉換為包含這些信息的神經網絡模型,這有助于對未來獲取的信息進行分類。

        基于深度學習技術的視覺檢測,可以實現定位,區分缺陷、字符識別等,在運行過程中,實現模擬人類視覺檢測效果。

        那么到底是什么意思呢?舉個例子。

        如果要為鋰電池檢測創建視覺檢測軟件,需要開發一種基于深度學習的算法,并使用必須檢測的缺陷示例對其進行訓練。有了缺陷的數據,神經網絡最終會在沒有任何額外指令的情況下進行檢測缺陷。

        基于深度學習的視覺檢測系統擅長檢測性質復雜的缺陷。它們不僅可以解決復雜的表面和外觀缺陷,還可以概括和概念化鋰電池的表面。

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        Part.2

        卷積神經網絡是什么?

        說到基于深度學習的視覺檢測,市面上最常說的就是卷積神經網絡,那么什么是卷積神經網絡呢?

        卷積神經網絡即CNN,有著它特殊的功能,網絡中保留了空間信息,因此可以更好地適用于圖像分類問題。原理來源于人類視覺生物學數據的啟發,視覺基于多個皮質層,每層識別越來越多的結構性信息。我們看到的是很多單個的像素;然后從這些像素中,識別出幾何組成;再然后……這樣越來越多的復雜的元素,如物體、面部、人類軀干、動物等被識別出來。

        科億科技的AI圖像視覺檢測使用卷積神經網絡,更側重的是網絡級聯,針對不同場景設計不同的網絡級聯方法,更準確反映圖像特征,使得在進行視覺檢測的時候更精準。

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        Part.3

        如何集成AI視覺檢測系統?

        01 明確需求

        通常集成一個AI視覺檢測系統,需要從業務和技術分析開始。首先要明確系統應該檢測什么樣的缺陷?在什么樣的環境下使用?

         

         

        需要提前明確的重要問題包括:

        AI檢測應該是實時的還是延時的?

        AI視覺檢測應該如何徹底檢測缺陷,是否應該按類型區分?

        是否有任何現有的軟件可以集成視覺檢測功能,還是需要從頭開始開發?

        系統應如何將檢測到的缺陷通知用戶?

        AI視覺檢測系統是否應該記錄缺陷檢測統計數據?

         

        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?

        02 收集和準備數據

        在深度學習模型開發之前,需要收集和準備數據??苾|科技歷經十余年的不斷開發優化,擁有強大豐富的算法庫,當面對新產品檢測時,可根據算法庫調取,進行增量/繼承學習,即原有訓練結果上新增少量樣本,極大的縮短了新產品的訓練時間,實現快速學習。

         

        03 訓練和評估

        采集新增樣本后,下一步是對其進行訓練,驗證和評估模型的性能和結果準確性。

         

        04 部署和改進

        在部署視覺檢測模型時,重要的是要考慮軟件和硬件系統架構如何與模型容量對應。

         

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        Part.4

        AI視覺檢測系統的應用案例

        包裝容器:適用于產品的品質把控,用于檢測產品外觀缺陷,如黑點、飛邊、缺口、模號等。

         

        鋰電池:鋰電生產中密封釘焊接、頂蓋焊接等常會出現針孔、砂眼、劃痕、凹凸、偏焊等瑕疵。

         
         
         
         

         

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