工业视觉检测——制造过程中的缺陷和异常检测

传统的生产线检测。

计算机视觉基于人工智能是否可以检测到缺陷并识别异常？

在质量检测-行业案例中应用机器学习。

定制机器学习模型的视觉检测系统。

制造业中基于人工智能的视觉异常检测的优点。

未来高效制造和深度学习异常检测模型。

在工业生产中，缺陷和异常的检测是保证质量标准的关键。在很多时候，人工质量检测习惯于在产品下线时进行。但是，随着机器学习和人工智能的出现，现在可以使用定制模型来检测产品中的缺陷和异常。本文将探讨机器学习在视觉检测中的应用，并探讨其为制造商提供的一些好处。我们将研究不同行业的实际应用，了解为什么基于人工智能的视觉异常检测在现代制造设备中越来越受欢迎。

传统的生产线检测。

从工业时代开始，厂家就利用不同的技术，对流水线上的工艺和产品质量进行监控。早期的产品质量检测主要靠人工。但随着制造业规模化和工业自动化的发展，监控质量和生产线上的检测问题自然变得越来越难。大批量的产品，质检员很难处理，个体的主观性容易影响检测结果。再加上任务的单调、重复性，会造成疲劳，出错的可能性更大。

自动化检测异常介绍。

自动化是厂商在不影响质量标准的前提下，能够大幅提高产量的突破。现在的科技水平已经能够在包括缺陷和异常检测在内的大多数生产过程中实现自动化产过程中实现自动化。科技开发人员正常改变传统规律，用程序化、适应性差的方法替代灵活、自学、自我提升的方法。

辅助检测计算机视觉和机器学习。

传统的视觉检测有很多局限性——的局限性就是反应比较慢，机器一旦检测出异常或者缺陷，就能触发自动反馈，不用人工智能就得人工执行。在生产制造的过程中，每一秒都很重要，适得其反。比如在医药行业，一个比较小的问题，可能会影响整个批次，损失惨重。

此外，质量保证的一致性。有了自动化工具，系统中就会留下所有关于缺陷和异常的数据。机器可以从中得出结论，不断提高其检测能力。而在传统的缺陷和异常检测方法中，随着人员的任何变化，质量检测的有效性可能会急剧降低，成本也会增加。

提高质量控制和质量保证，基于人工智能的计算机视觉可以解决这些问题。

计算机视觉基于人工智能是否可以检测到缺陷并识别异常？

人工智能模仿人的行为——作为它的一个分支，计算机视觉再现了人的解读图像的能力。这种技术借鉴了人的视觉系统的复杂性，模仿它处理视觉信息的方式。尽管几百年前拍摄图像的谜团就已经被解开了（并且随着相机的发明而被封存），但是图像解读始终是一个艰难的部分。有了人工智能，这一切能。

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人类视觉过程。

在计算机视觉的情况下，用传感器设备和视觉皮层代替眼睛——机器学习算法驱动的解读设备。深度学习模型可以通过使用大型图像数据集训练来说明给定图像的内容。该机制用于制造缺陷和异常检测。

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计算机视觉基于人工智能，可用于异常和缺陷检测。

以符合所有质量要求的完美产品图片样本为样本，深度学习模型形成自己的逻辑，学会识别不同类型的缺陷。设备捕捉到的图片会根据其进行评价，如果不匹配，会立即标出缺陷。开发者可以利用不同的方法创建贝叶斯网络、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、GAN或变分自动编码器等生成性异常检测算法。

在常见的情况下，算法将产品归类为缺陷或无缺陷。模型还可以通过监督学习进行培训，并根据缺陷、类型或状态的严重程度进行分类。这使我们能够创建一个更复杂的反应机制，并收集详细的数据。

在质量检测-行业用例中应用机器学习。

竞争日趋激烈的创业环境让厂家在产品质量上不断提升，而基于人工智能的自动化工具在这个过程中能够提供有价值的支持，有了计算机视觉，不用额外雇佣劳动力，就能更有效地评估产品质量。

这种技术的多功能性证明了以下应用案例。我们来看看跨行业应用案例中的缺陷和异常检测。

视觉检测在制药和生命科学中。

细胞系的交叉污染是制药和科学实验室每天面临的常见的风险之一。有时，如果不小心重复使用一个滴管，就会发生污染。它们可能对实验室研究产生负面影响，甚至使药物无法使用，结果可能成本高昂。

保持质量标准和培训，医药公司可以降低交叉污染的可能性，但仍可发生-图像处理和深度学习，有助于早期识别交叉污染。深度神经网络可以检测细胞的微小形态变化，保护医药公司和实验室的结果不受掺假。例如，ATM（翻译医学年鉴）的案例研究证明，神经网络（特别是BCNN）可以在细胞系统识别方面达到近的准确性。

对生物科技公司而言，检测检测是用来监测细胞培养、识别交叉污染、跟踪形态变化的。深度学习模型可在人眼（通过显微镜）不可见的阶段检测这些变化，有可能及时防患于未然，规避高成本的失败风险。专用ML软件分析细胞影像，提供有价值的报告，帮助客户提高研究效率。

视觉检查对药企控制包装也有帮助。药企对其药品容器的严格规范和规定必须遵守。大多数产品要求密封，并使用特定的材料。同时，包装上的任何缺陷都会影响药品的效率和保质期。有了电脑视觉，早期就能发现这样的问题。

缺陷检测在半导体制造过程中。

视觉检测能够协助各行各业公司注重产品自身的品质，也重视商品的状况。他们能够应用图像处理来监测半导体生产制造工艺流程，如清理、薄膜沉积、蚀刻、曝出、注入、抗腐蚀涂料、注入杂质或热处理等。这种型号能够检验晶圆层面出现异常状况，并将预放置检验等工艺流程自动化。

规则相同——基于深度学习算法的视觉检测系统，在每一个半导体流程完成后，会通过优质产品的图像进行训练，学会认缺陷。在这种情况下，好的图像处理设备是必不可少的，因为缺陷可能难以检测。

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(摘自《自然》杂志)半导体和芯片制造中的缺陷检测结果

质量保证电子产品制造商。

在电子制造业中，视觉检查的能力特别惊人。训练有素的模型甚至可以发现肉眼几乎看不见的小缺陷。在微芯片、变压器、显示器、CPU和其他制造部件中，使用深度学习技术发现潜在的异常，包括许多非常小的部件。

电子厂商为了维持成像的非破坏性，倾向于从CT扫描中提取有缺陷的信息，使用X光断层扫描，就能生成制造元器件的射线投影。随后，由算法将生成的图像转换为其立体表现。

由于元素的复杂性，厂家有必要将分析范围缩小到容易受到缺陷或损坏的部件。否则，对深度学习网络进行适当的训练，对缺陷/异常检测将是一个挑战。

视觉检测在化学品生产中。

虽然乍一看，视觉检测方法似乎并不是适合评价化学品制造质量的方法，但事实证明，它们是有效的。在典型的化工生产中，会将样品送到实验室进行人工检测。这个过程既不高效，也不，因为少量的样品不一定能代表整批的质量。同时，在化工生产线上对每一种产品进行检测，也远不划算。

厂家可以利用计算机视觉对其质量进行更快、更便捷的评价。视觉质量检测机理类似固体物的情况-型号采用符合质量标准的化学品图像进行训练，对流水线上的产品进行相应的分类。计算机视觉可根据物质颜色、层次或物理状态检测异常情况。如产品已经氧化，则可自动检测。