如何做成AI視覺檢測系統(tǒng)應用到產品上
作者 : 安徽思普泰克發(fā)布時間 : 2022-12-09 瀏覽 : 80 次
如何做成 AI視覺檢測系統(tǒng) 應用到產品上 1. 確定需求。 視覺檢測開發(fā)通常從業(yè)務和技術分析開始。這里的目標是確定系統(tǒng)應該檢測什么樣的缺陷。 需要提前詢問的重要問題包括：。 人
如何做成AI視覺檢測系統(tǒng)應用到產品上
1. 確定需求。
視覺檢測開發(fā)通常從業(yè)務和技術分析開始。這里的目標是確定系統(tǒng)應該檢測什么樣的缺陷。
需要提前詢問的重要問題包括：。
人工智能視覺檢測系統(tǒng)的環(huán)境是怎樣的。
人工智能檢測應該是實時的還是延遲的。
人工智能目視檢查應該如何徹底檢測缺陷，以及是否應該根據類型加以區(qū)分。
有沒有任何現有的軟件可以集成視覺檢測功能，還是我需要從頭開始開發(fā)。
系統(tǒng)應該如何通知用戶檢測到的缺陷。
AI視覺檢測系統(tǒng)是否應該記錄缺陷檢測統(tǒng)計。
關鍵問題是：是否存在用于深度學習模型開發(fā)的數據，包括“好”和“壞”產品的圖像以及不同類型的缺陷。
2. 收集和準備數據。
在深度學習模型開發(fā)開始之前，數據科學工程師必須收集和準備訓練未來模型所需的數據。對于制造流程來說，實施物聯網數據分析非常重要。當談到人工智能視覺檢測模型時，數據通常是視頻記錄，其中視覺檢測模型處理的圖像包括視頻幀。有各種數據匯集選項，但最常見的是：。
現有的視頻錄制。
用于特定目的的開源視頻錄制。
根據深度學習模型需求，從零開始收集數據。
這里最重要的參數是視頻錄制的質量。更高質量的數據將帶來更準確的結果。一旦我們收集了數據，我們就為建模做準備，清理數據，檢查異常并確保其相關性。
3. 開發(fā)深度學習模型。
深度學習模型開發(fā)方法的選擇取決于任務的復雜性、所需的交付時間和預算限制。有以下幾種方式：。
1）使用深度學習模型開發(fā)如：谷歌云ML引擎，亞馬遜ML等）。
當缺陷檢測功能的需求與給定服務提供的模板一致時，這種類型的方法是有意義的。些服務節(jié)省了時間和預算，因為不需要從頭開始開發(fā)模型。您只需要上傳數據，并根據相關任務設置模型選項。
問題是，這些類型的模型是不可定制的。模型的功能僅限于給定服務提供的選項。
2）使用預訓練的模型。
預訓練模型是一種深度學習模型，它的創(chuàng)建是為了執(zhí)行與我們想要執(zhí)行的任務類似的任務。我們不必從頭開始構建模型，因為它使用的是根據用戶自己的數據訓練的模型。
一個預先訓練的模型可能不適合100%的任務，但它可以節(jié)省大量的時間和成本。使用之前在大型數據集上訓練的模型，用戶可以根據自己的問題定制這些解決方案。
3）從零開始進行深度學習模型開發(fā)。
這種方法非常適合復雜和安全的視覺檢測系統(tǒng)。這種方法可能會花費大量的時間和精力，但結果是值得的。
在開發(fā)自定義視覺檢查模型時，數據科學家使用一個或多個計算機視覺算法。其中包括圖像分類、對象檢測和實例分割。
很多因素會影響深度學習算法的選擇。這些措施包括：。
業(yè)務目標。對象/缺陷的大小。照明條件。檢查產品數量。缺陷類型。圖像分辨率。
假設我們正在開發(fā)一個用于建筑物質量評估的視覺檢測模型。主要的重點是檢測墻壁上的缺陷。需要大數據集來獲得準確的視覺檢測結果，因為缺陷類別可能非常多樣化，從油漆剝落和霉菌到墻壁裂縫。這里最好的方法是從頭開始開發(fā)基于實例分割的模型。在某些情況下，預訓練模型的方法也是可行的。
4. 培訓和評估。
開發(fā)視覺檢測模型后的下一步是對其進行訓練。在這個階段，數據科學家驗證和評估模型的性能和結果的準確性。這里的測試數據集很有用。對于視覺檢查系統(tǒng)，它可以是一組現有的或類似的視頻材料，在部署后進行處理。
5. 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(tǒng)架構如何與模型容量相對應。
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