人工智能正在深刻地重塑人類的生產(chǎn)和生活方式。在工業(yè)領(lǐng)域，這一變化的核心之一是推動工業(yè)發(fā)展 4.0 智能機(jī)器視覺檢測技術(shù)全速前進(jìn)（Visual Inspection with AI）。
什么是機(jī)器視覺檢測？
在光學(xué)成像和智能算法的基礎(chǔ)上，機(jī)器視覺檢測是對生產(chǎn)線上的商品和工業(yè)設(shè)備進(jìn)行自動質(zhì)量檢驗(yàn)的技術(shù)。
從電子元件的外觀篩選到儲罐、壓力容器、工業(yè)管道內(nèi)外壁缺陷的評價(jià)，都能準(zhǔn)確完成質(zhì)量檢驗(yàn)任務(wù)。為了 PCB 以板塊零件分類為例，機(jī)器視覺檢測可以捕捉到人工難以發(fā)現(xiàn)的隱藏缺陷，從源頭上控制產(chǎn)品質(zhì)量。
什么情況必須通過機(jī)器進(jìn)行視覺檢測？
在一些高價(jià)值、高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)中，機(jī)器視覺檢測幾乎是不可替代的質(zhì)量檢測方案——在這些行業(yè)中，輕微的質(zhì)量檢測錯(cuò)誤可能會導(dǎo)致安全事故、高損失甚至危及生命。
典型的應(yīng)用領(lǐng)域包括：核電設(shè)備運(yùn)行維護(hù)、機(jī)場行李安全檢查、航空部件維護(hù)、食品工業(yè)追溯、制藥及醫(yī)療器械生產(chǎn)等。
告別人工檢查：為什么傳統(tǒng)模式行不通？
長期以來，人工檢測一直是制造業(yè)質(zhì)量檢驗(yàn)的主流方式，但其局限性已不能與工業(yè)相匹配 4.0 效率要求：
誤差率居高不下
據(jù) Drury & Fox 1975 根據(jù)年度研究數(shù)據(jù)，人工目視檢測的誤差率基本在 20%-30%。即使通過專業(yè)培訓(xùn)，偏差也只能減少，不能完全消除。空間限制、視覺疲勞等因素使得漏檢和錯(cuò)判成為常態(tài)。
先天性的短板存在于人眼中
雖然人眼的視覺體驗(yàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過機(jī)械相機(jī)，但很容易被外觀“誤導(dǎo)”。面對微小的缺陷和復(fù)雜的線條，人眼的辨別能力會大大降低。
勞動力成本持續(xù)上升
勞動力檢查依賴于專業(yè)技術(shù)人員，勞動力成本非常昂貴。以歐美市場為例，專業(yè)質(zhì)檢人員的年薪可以達(dá)到 5 萬—6 一萬美元，長期投資對公司來說是一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。
四、新選擇：機(jī)器視覺檢測深度學(xué)習(xí)驅(qū)動
隨著機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，自動化質(zhì)量檢驗(yàn)方案實(shí)現(xiàn)了低成本、易于部署的實(shí)施。深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過海量圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具有完善的圖像識別能力，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活中。
與人工檢查相比，機(jī)器視覺檢查具有壓倒性的優(yōu)點(diǎn)：
效率輾壓人工：每分鐘可檢測數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)零件，不知疲倦，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人工極限。
精度無與倫比：能夠識別人眼無法察覺的微米級缺陷，檢測結(jié)果的一致性、精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人工。
適用范圍廣：突破人眼的視覺限制，可用于紫外線，X 在光譜區(qū)域工作，如射線、紅外線等，實(shí)現(xiàn)全光譜檢測。
環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)：不受光照、溫度等環(huán)境因素的影響，在惡劣的工業(yè)場景中仍能穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。
當(dāng)然，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)存在一個(gè)缺乏靈活性的問題——它可以有效地處理標(biāo)準(zhǔn)化的情況，但很難處理復(fù)雜和不規(guī)則的小缺陷。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加入有效地解決了這一痛點(diǎn)。
深度學(xué)習(xí)算法擅長處理復(fù)雜表面的缺陷識別，如旋轉(zhuǎn)零件、拋光零件和突出零件上的劃痕和凹痕。在特征定位、缺陷識別、零件分類等任務(wù)中，具有較強(qiáng)的概念化和泛化能力，能夠像人工一樣區(qū)分細(xì)微的外觀差異，完美填補(bǔ)傳統(tǒng)機(jī)器視覺的不足。
