毋庸置疑，人工智能最終將徹底改變?nèi)祟?lèi)的生產(chǎn)生活方式。比如在生產(chǎn)和制造領(lǐng)域，工業(yè)4.0革命更是會(huì)大展拳腳。

What is Visual Inspection ?

出于質(zhì)量控制目的需要對(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行分析。自動(dòng)視覺(jué)檢查還可以用于生產(chǎn)中各種設(shè)備（例如存儲(chǔ)罐，壓力容器，管道和其他設(shè)備）的內(nèi)部和外部評(píng)估。

PCB的零件分類(lèi)

實(shí)踐證明，機(jī)器視覺(jué)檢查可以在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)大多數(shù)隱藏的缺陷。

When and where is Visual Inspection needed ?

在許多需要視覺(jué)檢測(cè)的行業(yè)中，有些非常高價(jià)值并且重要的行業(yè)，因?yàn)槿魏慰赡墚a(chǎn)生的錯(cuò)誤（例如傷害，死亡，損失）的潛在成本很高 。比如核武器，核電，機(jī)場(chǎng)行李檢查，飛機(jī)維修，食品工業(yè)，醫(yī)藥和制藥。

使用機(jī)器視覺(jué)inspection的行業(yè)細(xì)分統(tǒng)計(jì)圖

為什么不繼續(xù)堅(jiān)持走人工檢測(cè)的老路呢？

首先，人工檢查需要一個(gè)人在場(chǎng)，一名檢查員需要對(duì)所涉及的目標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)一些培訓(xùn)對(duì)它進(jìn)行判斷。根據(jù)研究，目視檢查錯(cuò)誤的范圍通常為20％至30％（Drury＆Fox 1975）。一些缺陷可以歸因于人為錯(cuò)誤，而其他缺陷則歸因于空間的限制。某些錯(cuò)誤可以通過(guò)培訓(xùn)和實(shí)踐來(lái)減少，但不能完全消除。

此外，人工檢查還受到人類(lèi)的先天缺陷限制，存在這樣一個(gè)事實(shí)，即人眼雖然比任何機(jī)械攝像機(jī)都具有更高的技術(shù)水平，但也很容易被愚弄。比如：

一種視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)，黑點(diǎn)似乎在白線的交點(diǎn)處出現(xiàn)并消失。

平行線看起來(lái)似乎傾斜了

當(dāng)然最重要的因素還要數(shù)勞動(dòng)力成本了：由于需要訓(xùn)練有素的人員，人工檢查仍然是一項(xiàng)昂貴的工作。從成本角度來(lái)看，歐美國(guó)家的人工檢查操作員的年薪可能在50,000至60,000美元之間。

新的選項(xiàng)：基于機(jī)器視覺(jué)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)

通過(guò)應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)，目前變得越來(lái)越方便也易于實(shí)現(xiàn)。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，可以很精確的完成圖像識(shí)別任務(wù)。image recognition技術(shù)已經(jīng)非常成熟，也大量應(yīng)用在了生活生產(chǎn)中了。

在特定場(chǎng)景的定量和定性測(cè)量檢測(cè)中，機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)速度，準(zhǔn)確性和可重復(fù)性?xún)?yōu)于人類(lèi)的視覺(jué)。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以輕松評(píng)估太小而無(wú)法被人眼看到的物體細(xì)節(jié)，并以更高的可靠性和更少的誤差對(duì)其進(jìn)行檢查。在生產(chǎn)線上，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以每分鐘可靠且不辭辛苦地檢查數(shù)百或數(shù)千個(gè)零件，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類(lèi)的檢查能力。

傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)在最小化成本和提高效率的同時(shí)，還沒(méi)有人類(lèi)所具有的靈活性。手工檢查員能夠區(qū)分細(xì)微的，外觀上的和功能上的缺陷，并且可以解釋可能影響感知質(zhì)量的零件外觀變化。盡管人們處理信息的速度受到限制，但是人類(lèi)具有獨(dú)特的概念化和概括能力。人類(lèi)擅長(zhǎng)通過(guò)示例學(xué)習(xí)，并且可以區(qū)分各部分之間的輕微異常。這就引出了一個(gè)問(wèn)題，即在許多情況下，機(jī)器視覺(jué)如何為復(fù)雜，無(wú)設(shè)定的場(chǎng)景（尤其是那些具有細(xì)微缺陷和不可預(yù)測(cè)的缺陷的場(chǎng)景）的定性解釋做出最佳選擇。

盡管機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以區(qū)分因縮放，旋轉(zhuǎn)和姿勢(shì)變形而導(dǎo)致的零件外觀變化，但是復(fù)雜的表面紋理和圖像質(zhì)量問(wèn)題仍然帶來(lái)了嚴(yán)峻的檢查挑戰(zhàn)。單憑機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法評(píng)估在視覺(jué)上非常相似的圖像之間存在巨大差異和偏差的可能性。

基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)非常適合復(fù)雜的視覺(jué)檢查, 深度學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)解決復(fù)雜的表面和外觀缺陷，例如旋轉(zhuǎn)，刷過(guò)或發(fā)亮的零件上的劃痕和凹痕。無(wú)論是用來(lái)定位，識(shí)別，檢查或分類(lèi)感興趣的特征，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分析在概念化和泛化零件外觀的能力上都與傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)有所不同。

更好的感知
機(jī)器視覺(jué)具有非常高的光學(xué)分辨率，這取決于用于圖像采集的技術(shù)和設(shè)備。
與人的視覺(jué)相比，機(jī)器視覺(jué)具有“更廣泛”的視覺(jué)感知范圍，并且能夠在光譜的紫外線，X射線和紅外區(qū)域進(jìn)行觀察。

其他的優(yōu)勢(shì)：更快 可靠 準(zhǔn)確 不依賴(lài)于環(huán)境......

在需求方面，Automated Visual Inspection (AVI)并不需要太多的物理設(shè)備。所需的設(shè)備可以分為硬件和軟件資源。

硬件

硬件資源由主要設(shè)備（例如照相機(jī)，光度計(jì)，色度計(jì)），取決于工業(yè)和自動(dòng)化過(guò)程。

我們本質(zhì)上是在拍照并分析圖像，只需一臺(tái)照相機(jī)！

AVI的主要價(jià)值是軟件層，其核心是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。

自動(dòng)化視覺(jué)檢查系統(tǒng)的軟件部分需要先進(jìn)的圖像分析算法和繁重的編程。

開(kāi)發(fā)流程思維導(dǎo)圖

為了維持高速度的圖像處理，通常必須在高配資源計(jì)算機(jī)上部署訓(xùn)練有素的深度學(xué)習(xí)模型。例如，必須使用GPU才能實(shí)時(shí)獲得結(jié)果。

毫無(wú)疑問(wèn)，機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)將成為工業(yè)4.0這場(chǎng)工業(yè)革命不可或缺的一部分，它將把全球制造商推向更高的效率和生產(chǎn)力水平。

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