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影响视觉检册深度学习因素有哪些?

发布日期:2022-01-21 内容来源于:http://cyszdh.com/

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在一些应用场景中,基于离散分析的机器视觉算法可能就无法满足要求了。这些应用包括半导体和电子检册、钢铁检册、焊接检册,以及任意其他“缺陷可能难以发现,或者好零件或物品的外观有变化”的检册任务。


定义缺陷。在许多工业环境中,依赖人工检册员的公司通常会保留一份定义零件缺陷的书面记录。在训练深度学习系统时,这些缺陷也必须预先定义,以便软件能够识别有缺陷的零件。


标记和标签。希望部署深度学习的公司必须准确标注和标记数据。如果标记做得不一致,这个步骤会导致不准确的人工智能模型。在有代表性的数据集上有了清晰的缺陷定义和明确无误的标签,公司就可以用少量数据进行视觉项目。内部专家必须合作,以分配、管理、执行和审查任务,确保快速和准确的标记,从而产生更准确的模型。


迭代改进。好的AI模型应该在部署到生产线之前,经过专家检查员的评估,以证明其价值,尤其是该生产线在为全球部署做测试时。深度学习软件应该有评估模型性能的工具,识别可能导致模型准确性损失的数据,并评估新的数据集,以改善和扩展现有模型,达到成功的指标。该软件还应该具有一些特征工具,比如用于防止过度拟合和评估经过训练的模型的性能。


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常见的困难和挑战


成像技术带来了许多挑战,因此系统集成商和OEM应考虑一些可能会遇到的zui基本的问题,并在系统设计中预先解决这些问题。这些问题包括:


环境光:除了为成像系统设计的专用照明光源外,其他的照明都被认为是环境光,它们会给成像系统带来不一致性和故障问题。太阳光以及头顶上的照明,都必须尽可能地通过屏蔽或光学过滤来控制。在一个案例中,位于检册系统附近的制造人员的制服颜色的变化,都会造成额外的反射光,影响检册结果。大多数情况下,在成像系统设计中减轻环境光的影响是比较简单的。


机械稳定性。工厂的振动会使成像系统中的光学元件松动,而相机位置、照明组件以及镜头设置的变化,都会导致不可靠的成像。


变化的外观。被检册部件的材料、设计和整体外观可能会发生变化,而且视觉系统的拥有者并不知道这些变化。例如,一个制造工程团队决定改变一个螺丝的金属合金成分,因为这样能更便宜。从功能上讲,该部件的工作原理是一样的,但外观可能会发生变化。这种外部影响会导致系统的性能下降。检查这种性能变化的软件可以向运营团队发出信号,告诉他们什么时候应该进行及时的视觉系统维护。


机器视觉和深度学习的发展


一个视觉检册设备系统,无论是传统的视觉检册系统,还是基于深度学习的检册系统,都可以帮助各行各业的公司跟上客户的需求,同时确保产品质量,提高生产力,降di成本。无论你是一家希望实现更多流程自动化的公司,还是面临下一个系统的规范、设计和安装的系统集成商或OEM,请记住:所有的视觉检册设备系统都需要测试、迭代和持续改进。


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