時間:2025-06-18 17:32:20來源:千家網(wǎng)
像人工智能技術(shù)一樣,機(jī)器視覺令人印象深刻,但它只是一個工具。它的效果如何取決于最終用戶如何應(yīng)用它??紤]到這一點,以下是將機(jī)器視覺系統(tǒng)集成到缺陷檢測中的五個關(guān)鍵步驟。
確定缺陷定義
機(jī)器視覺檢測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、劃痕或部件錯位。
只有 53% 的人工智能項目能夠完成原型階段,而缺乏遠(yuǎn)見或?qū)W⑼顷P(guān)鍵問題。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明的可能場景。
有效的缺陷識別依賴于了解合格產(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,確定哪種技術(shù)與您的需求最相關(guān)。您在第一階段對缺陷的定義應(yīng)該可以幫助您更輕松地了解所需的機(jī)器視覺系統(tǒng)類型。
如果您只需要檢查透明或半透明瓶子的液位,一個簡單的光傳感器就足夠了。如果您必須檢查汽車后視鏡是否存在各種表面缺陷或錯位,則需要一個更強(qiáng)大的系統(tǒng),該系統(tǒng)包含攝像頭或多個激光傳感器。
選擇合適的技術(shù)也適用于軟件。錯誤的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法會顯著影響您的結(jié)果,使用錯誤的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也會產(chǎn)生同樣的效果。您可能需要與外部人工智能專家合作,以幫助您找到最合適的解決方案。
注意照明
照明是另一個重要的考慮因素。所有視覺檢測都依賴于光線,因此您必須提供合適的環(huán)境,以增強(qiáng)所需識別對象的對比度,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。確定您的視覺系統(tǒng)分析的波長,然后尋找能夠突出這些波長的照明設(shè)備以及能夠消除其他波長噪聲的濾光片。在所有情況下,請使用不透明的遮擋物遮擋陽光,因為陽光會覆蓋所有波長,從而影響檢測結(jié)果。
光源方向與光的類型及其強(qiáng)度一樣重要。測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)器視覺檢測流程的下一個階段是構(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。從實際工作流程中收集樣本將獲得最佳結(jié)果,但如果手頭沒有任何記錄,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樣本。
這些數(shù)據(jù)必須與機(jī)器視覺系統(tǒng)實際分析的格式相同。如果您正在訓(xùn)練實時視頻分析模型,請輸入實時視頻,而不是靜態(tài)圖像。使用與實際實施中相同的數(shù)據(jù)類型、特定文件類型、組織格式和主題。
監(jiān)控結(jié)果
最后,您必須衡量機(jī)器視覺檢測流程的成功率。根據(jù)您的目標(biāo)確定相關(guān)的KPI來衡量結(jié)果,然后在實施機(jī)器視覺之前測量您當(dāng)前的系統(tǒng)。這些讀數(shù)將為您提供未來比較的基準(zhǔn)。
在使用新系統(tǒng)時,請根據(jù)相同的KPI進(jìn)行測量。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。如果沒有改進(jìn),請問原因;如果有改進(jìn),請調(diào)查哪些方面最成功。
隨著錯誤的出現(xiàn),您可能需要隨著時間的推移不斷改進(jìn)您的機(jī)器視覺系統(tǒng)。這些調(diào)整可能是硬件或算法訓(xùn)練的問題,但無論哪種情況,都需要持續(xù)的審查,以便您能夠盡快適應(yīng)。
機(jī)器視覺檢測流程需要規(guī)劃
如果應(yīng)用得當(dāng),機(jī)器視覺可以顯著提高缺陷檢測的速度和準(zhǔn)確性。遵循以下步驟對于充分利用這項技術(shù)至關(guān)重要。
機(jī)器視覺檢測流程可能很復(fù)雜,因此需要大量的規(guī)劃才能有效地實施。如果企業(yè)了解這些要求并謹(jǐn)慎對待機(jī)器視覺,他們就能獲得巨大的投資回報。
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