像人工智能技術(shù)一樣，機(jī)器視覺(jué)令人印象深刻，但它只是一個(gè)工具。它的效果如何取決于最終用戶(hù)如何應(yīng)用它?？紤]到這一點(diǎn)，以下是將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)集成到缺陷檢測(cè)中的五個(gè)關(guān)鍵步驟。

　　確定缺陷定義

　　機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程的第一步是明確哪些情況構(gòu)成缺陷。人工智能不像人類(lèi)那樣靈活，也不具備細(xì)致入微的思考能力，因此需要具體的指導(dǎo)原則。首先，列出所有需要檢查的缺陷，例如凹痕、劃痕或部件錯(cuò)位。

　　只有 53% 的人工智能項(xiàng)目能夠完成原型階段，而缺乏遠(yuǎn)見(jiàn)或?qū)Ｗ⑼顷P(guān)鍵問(wèn)題。因此，您應(yīng)該盡可能精確地定義缺陷。務(wù)必涵蓋質(zhì)量保證人員之前遇到的所有缺陷案例，以及所有可以舉例說(shuō)明的可能場(chǎng)景。

　　有效的缺陷識(shí)別依賴(lài)于了解合格產(chǎn)品和不合格產(chǎn)品的外觀。您必須清晰地定義這兩類(lèi)產(chǎn)品，以便為后續(xù)的訓(xùn)練和數(shù)據(jù)收集提供參考。

　　確定合適的技術(shù)

　　接下來(lái)，確定哪種技術(shù)與您的需求最相關(guān)。您在第一階段對(duì)缺陷的定義應(yīng)該可以幫助您更輕松地了解所需的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)類(lèi)型。

　　如果您只需要檢查透明或半透明瓶子的液位，一個(gè)簡(jiǎn)單的光傳感器就足夠了。如果您必須檢查汽車(chē)后視鏡是否存在各種表面缺陷或錯(cuò)位，則需要一個(gè)更強(qiáng)大的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含攝像頭或多個(gè)激光傳感器。

　　選擇合適的技術(shù)也適用于軟件。錯(cuò)誤的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法會(huì)顯著影響您的結(jié)果，使用錯(cuò)誤的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也會(huì)產(chǎn)生同樣的效果。您可能需要與外部人工智能專(zhuān)家合作，以幫助您找到最合適的解決方案。

　　注意照明

　　照明是另一個(gè)重要的考慮因素。所有視覺(jué)檢測(cè)都依賴(lài)于光線，因此您必須提供合適的環(huán)境，以增強(qiáng)所需識(shí)別對(duì)象的對(duì)比度，并最大程度地減少其他元素的影響。

　　理想的照明環(huán)境因您的具體系統(tǒng)而異。確定您的視覺(jué)系統(tǒng)分析的波長(zhǎng)，然后尋找能夠突出這些波長(zhǎng)的照明設(shè)備以及能夠消除其他波長(zhǎng)噪聲的濾光片。在所有情況下，請(qǐng)使用不透明的遮擋物遮擋陽(yáng)光，因?yàn)殛?yáng)光會(huì)覆蓋所有波長(zhǎng)，從而影響檢測(cè)結(jié)果。

　　光源方向與光的類(lèi)型及其強(qiáng)度一樣重要。測(cè)試并比較不同的角度——從背光到正面照明，再到使用多光束——以找到最適合您系統(tǒng)的角度。

　　提供充足的數(shù)據(jù)

　　機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程的下一個(gè)階段是構(gòu)建和訓(xùn)練您的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此步驟中最重要的考慮因素是您輸入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)每年給組織造成 129 億美元的損失，因此提供足夠可靠的信息至關(guān)重要。

　　這里的關(guān)鍵在于擁有足夠多的、信息豐富的缺陷和合格產(chǎn)品示例。從實(shí)際工作流程中收集樣本將獲得最佳結(jié)果，但如果手頭沒(méi)有任何記錄，您可以故意創(chuàng)建缺陷作為示例。盡可能全面，提供每種缺陷的多個(gè)樣本。

　　這些數(shù)據(jù)必須與機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)際分析的格式相同。如果您正在訓(xùn)練實(shí)時(shí)視頻分析模型，請(qǐng)輸入實(shí)時(shí)視頻，而不是靜態(tài)圖像。使用與實(shí)際實(shí)施中相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型、特定文件類(lèi)型、組織格式和主題。

　　監(jiān)控結(jié)果

　　最后，您必須衡量機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程的成功率。根據(jù)您的目標(biāo)確定相關(guān)的KPI來(lái)衡量結(jié)果，然后在實(shí)施機(jī)器視覺(jué)之前測(cè)量您當(dāng)前的系統(tǒng)。這些讀數(shù)將為您提供未來(lái)比較的基準(zhǔn)。

　　在使用新系統(tǒng)時(shí)，請(qǐng)根據(jù)相同的KPI進(jìn)行測(cè)量。將這些結(jié)果與初始基準(zhǔn)進(jìn)行比較，看看流程是如何改進(jìn)的。如果沒(méi)有改進(jìn)，請(qǐng)問(wèn)原因;如果有改進(jìn)，請(qǐng)調(diào)查哪些方面最成功。

　　隨著錯(cuò)誤的出現(xiàn)，您可能需要隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)您的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。這些調(diào)整可能是硬件或算法訓(xùn)練的問(wèn)題，但無(wú)論哪種情況，都需要持續(xù)的審查，以便您能夠盡快適應(yīng)。

　　機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程需要規(guī)劃

　　如果應(yīng)用得當(dāng)，機(jī)器視覺(jué)可以顯著提高缺陷檢測(cè)的速度和準(zhǔn)確性。遵循以下步驟對(duì)于充分利用這項(xiàng)技術(shù)至關(guān)重要。

　　機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)流程可能很復(fù)雜，因此需要大量的規(guī)劃才能有效地實(shí)施。如果企業(yè)了解這些要求并謹(jǐn)慎對(duì)待機(jī)器視覺(jué)，他們就能獲得巨大的投資回報(bào)。