智能缺陷檢測(cè)：機(jī)器視覺(jué)如何增強(qiáng)質(zhì)量控制

 眾多科技公司都在開發(fā)人工智能工具，使缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和生產(chǎn)力超越人類的能力。雖然每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司側(cè)重點(diǎn)不同，但人工智能驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量控制（QC）的承諾是明確的：利用圖像和物體識(shí)別將使你處于領(lǐng)先地位。

 采用行業(yè)特定類型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)（所謂的機(jī)器視覺(jué)）有助于工廠改善質(zhì)量控制，同時(shí)從等式中消除人類感知的缺陷。

 簡(jiǎn)單地說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)是硬件端的相機(jī)和另一端處理“大腦”軟件的組合。再加上深度學(xué)習(xí)技術(shù)，視覺(jué)系統(tǒng)可以“學(xué)習(xí)”產(chǎn)品尺寸、螺栓孔及其位置和形狀等細(xì)微差別。為了訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來(lái)區(qū)分可接受和不可接受的質(zhì)量，您需要向它提供大量捕捉各種缺陷類型的圖像。

 人類也能發(fā)現(xiàn)視覺(jué)缺陷。但這些任務(wù)——例如，在檢查瓶子的灌裝——是高度重復(fù)的。與人眼不同的是，自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（AOI）不會(huì)失去其敏銳性，并且對(duì)濃度下降免疫。通過(guò)在生產(chǎn)過(guò)程的早期發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，您將在每個(gè)階段避免手動(dòng)生產(chǎn)瓶頸。

 降低質(zhì)量控制操作的成本

 在你的工廠里為質(zhì)量控制線配備人力是昂貴的，而且有局限性，因?yàn)闄z驗(yàn)人員需要體面的工資和穩(wěn)定的工作時(shí)間來(lái)完成他們的工作。

 另一方面，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的質(zhì)量控制系統(tǒng)可以提供全天候一致的結(jié)果，而無(wú)需休息。機(jī)器的錯(cuò)誤檢測(cè)率更高，而手工操作人員有處理和物理上的限制，這使得他們很容易漏掉一個(gè)缺陷或錯(cuò)誤地識(shí)別一個(gè)缺陷。

 也就是說(shuō)，用計(jì)算機(jī)視覺(jué)驅(qū)動(dòng)的軟件來(lái)增強(qiáng)你的線條是兩全其美。除了識(shí)別已知的缺陷之外，人工智能還可以根據(jù)先前的輸入發(fā)現(xiàn)以前從未見過(guò)和不可預(yù)測(cè)的缺陷。

 識(shí)別不明顯的缺陷

 對(duì)于那些缺陷可能致命的行業(yè)，如航空航天、汽車或醫(yī)療，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)超出了光譜可見部分的范圍，并且在紫外、x射線和紅外線下發(fā)揮作用。為了滿足相對(duì)苛刻要求和安全規(guī)定，需要比人眼高得多的光學(xué)分辨率。

 盡管人類在區(qū)分異常方面仍然優(yōu)于機(jī)器，但深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高了標(biāo)準(zhǔn)。也就是說(shuō)，基于深度學(xué)習(xí)的解決方案可以識(shí)別表面缺陷——例如裂紋，斑塊，夾雜物和劃痕等——這些都是人工很難檢查的缺陷。

 在機(jī)器學(xué)習(xí)分析的支持下，這樣的系統(tǒng)可以在幾天內(nèi)適應(yīng)新的可視數(shù)據(jù)集和場(chǎng)景。通過(guò)在深入學(xué)習(xí)模型上投入足夠的精力，您將能夠獲得意想不到的結(jié)果，例如發(fā)現(xiàn)您之前忽略的新類型缺陷，并將檢查成本降低高達(dá)66%。

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