如何做成AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用到產(chǎn)品上

1. 確定需求。

視覺(jué)檢測(cè)開(kāi)發(fā)通常從業(yè)務(wù)和技術(shù)分析開(kāi)始。這里的目標(biāo)是確定系統(tǒng)應(yīng)該檢測(cè)什么樣的缺陷。

需要提前詢問(wèn)的重要問(wèn)題包括：。

人工智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的環(huán)境是怎樣的。

人工智能檢測(cè)應(yīng)該是實(shí)時(shí)的還是延遲的。

人工智能目視檢查應(yīng)該如何徹底檢測(cè)缺陷，以及是否應(yīng)該根據(jù)類型加以區(qū)分。

有沒(méi)有任何現(xiàn)有的軟件可以集成視覺(jué)檢測(cè)功能，還是我需要從頭開(kāi)始開(kāi)發(fā)。

系統(tǒng)應(yīng)該如何通知用戶檢測(cè)到的缺陷。

AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是否應(yīng)該記錄缺陷檢測(cè)統(tǒng)計(jì)。

關(guān)鍵問(wèn)題是：是否存在用于深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)，包括“好”和“壞”產(chǎn)品的圖像以及不同類型的缺陷。

2. 收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

在深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)開(kāi)始之前，數(shù)據(jù)科學(xué)工程師必須收集和準(zhǔn)備訓(xùn)練未來(lái)模型所需的數(shù)據(jù)。對(duì)于制造流程來(lái)說(shuō)，實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析非常重要。當(dāng)談到人工智能視覺(jué)檢測(cè)模型時(shí)，數(shù)據(jù)通常是視頻記錄，其中視覺(jué)檢測(cè)模型處理的圖像包括視頻幀。有各種數(shù)據(jù)匯集選項(xiàng)，但最常見(jiàn)的是：。

現(xiàn)有的視頻錄制。

用于特定目的的開(kāi)源視頻錄制。

根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型需求，從零開(kāi)始收集數(shù)據(jù)。

這里最重要的參數(shù)是視頻錄制的質(zhì)量。更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)將帶來(lái)更準(zhǔn)確的結(jié)果。一旦我們收集了數(shù)據(jù)，我們就為建模做準(zhǔn)備，清理數(shù)據(jù)，檢查異常并確保其相關(guān)性。

3. 開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型。

深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)方法的選擇取決于任務(wù)的復(fù)雜性、所需的交付時(shí)間和預(yù)算限制。有以下幾種方式：。

1）使用深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)如：谷歌云ML引擎，亞馬遜ML等）。

當(dāng)缺陷檢測(cè)功能的需求與給定服務(wù)提供的模板一致時(shí)，這種類型的方法是有意義的。些服務(wù)節(jié)省了時(shí)間和預(yù)算，因?yàn)椴恍枰獜念^開(kāi)始開(kāi)發(fā)模型。您只需要上傳數(shù)據(jù)，并根據(jù)相關(guān)任務(wù)設(shè)置模型選項(xiàng)。

問(wèn)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(wù)提供的選項(xiàng)。

2）使用預(yù)訓(xùn)練的模型。

預(yù)訓(xùn)練模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，它的創(chuàng)建是為了執(zhí)行與我們想要執(zhí)行的任務(wù)類似的任務(wù)。我們不必從頭開(kāi)始構(gòu)建模型，因?yàn)樗褂玫氖歉鶕?jù)用戶自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。

一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的模型可能不適合100%的任務(wù)，但它可以節(jié)省大量的時(shí)間和成本。使用之前在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型，用戶可以根據(jù)自己的問(wèn)題定制這些解決方案。

3）從零開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)。

這種方法非常適合復(fù)雜和安全的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。這種方法可能會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，但結(jié)果是值得的。

在開(kāi)發(fā)自定義視覺(jué)檢查模型時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。其中包括圖像分類、對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割。

很多因素會(huì)影響深度學(xué)習(xí)算法的選擇。這些措施包括：。

業(yè)務(wù)目標(biāo)。對(duì)象/缺陷的大小。照明條件。檢查產(chǎn)品數(shù)量。缺陷類型。圖像分辨率。

假設(shè)我們正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于建筑物質(zhì)量評(píng)估的視覺(jué)檢測(cè)模型。主要的重點(diǎn)是檢測(cè)墻壁上的缺陷。需要大數(shù)據(jù)集來(lái)獲得準(zhǔn)確的視覺(jué)檢測(cè)結(jié)果，因?yàn)槿毕蓊悇e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(kāi)始開(kāi)發(fā)基于實(shí)例分割的模型。在某些情況下，預(yù)訓(xùn)練模型的方法也是可行的。

4. 培訓(xùn)和評(píng)估。

開(kāi)發(fā)視覺(jué)檢測(cè)模型后的下一步是對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)科學(xué)家驗(yàn)證和評(píng)估模型的性能和結(jié)果的準(zhǔn)確性。這里的測(cè)試數(shù)據(jù)集很有用。對(duì)于視覺(jué)檢查系統(tǒng)，它可以是一組現(xiàn)有的或類似的視頻材料，在部署后進(jìn)行處理。

5. 部署和改進(jìn)。

在部署視覺(jué)檢測(cè)模型時(shí)，重要的是要考慮軟件和硬件系統(tǒng)架構(gòu)如何與模型容量相對(duì)應(yīng)。