Что такое технология визуального контроля AI?
Технология визуального контроля на основе ИИ является результатом глубокой интеграции компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Имитируя работу зрительной системы человека, она позволяет компьютерам автоматически извлекать, анализировать и понимать информацию из изображений и видео, выполняя такие задачи, как обнаружение, распознавание, локализация и измерение. Ниже я расскажу о ней с четырёх сторон: основные принципы, ключевые технологии, сценарии применения и тенденции развития.
Технические принципы и процессы
В основе визуального осмотра с помощью ИИ лежит использование моделей глубокого обучения, в частности, свёрточных нейронных сетей (СНС), позволяющих машинам автоматически изучать особенности визуальных данных и принимать решения. Типичный рабочий процесс включает следующие ключевые этапы:
Получение и предварительная обработка изображений. Получайте изображения или видеопотоки с помощью промышленных камер, веб-камер или датчиков. Впоследствии на изображениях выполняется предварительная обработка, такая как шумоподавление, улучшение, настройка контрастности и нормализация размера, чтобы улучшить качество изображения и заложить основу для последующего анализа.
Извлечение признаков: используйте модели глубокого обучения (например, сверточные нейронные сети) для автоматического изучения и извлечения ключевых признаков из изображений, таких как контуры, текстуры и формы. В отличие от традиционных алгоритмов (таких как SIFT и SURF), требующих ручного проектирования признаков, глубокое обучение может автоматически выполнять этот процесс, делая его более адаптивным.
Распознавание и классификация: На основе извлеченных признаков модель классифицирует цели на изображении (например, определяя наличие дефектов) или идентифицирует конкретные объекты (например, детали или лица). Распространенные алгоритмы включают классификацию изображений (например, ResNet), обнаружение объектов (например, YOLO, MTCNN) и более тонкую сегментацию изображений (например, UNet, DeepLab).
Решение и вывод: система принимает решения на основе результатов анализа, например, отмечает места дефектов, активирует сигналы тревоги или выдает инструкции по сортировке, а затем передает результаты обратно в систему управления.
Ключевые алгоритмы и технологии
Обнаружение и распознавание объектов:
MTCNN: обычно используется для обнаружения и выравнивания лиц, быстро находит лица и ключевые точки с помощью каскадных сетей. Подходит для сценариев обнаружения объектов одного класса.
Серия YOLO: обеспечивает сквозное обнаружение нескольких объектов в реальном времени, способна одновременно распознавать и классифицировать несколько объектов на изображении, широко используется в автономном вождении, мониторинге безопасности и других областях.
Тонкая классификация:
Center Loss и Arc-Softmax Loss: эти функции потерь повышают точность модели в задачах мелкозернистой классификации (например, различение различных лиц или моделей транспортных средств) за счет сжатия внутриклассовых расстояний или увеличения межклассовых расстояний.
Сегментация изображения:
Серия UNet: использует симметричную структуру кодера-декодера, объединяющую глубокие и поверхностные функции посредством пропускных соединений, что делает ее особенно подходящей для задач, требующих точных контуров, таких как сегментация медицинских изображений.
Серия DeepLab: использует методы расширенной свертки и пространственного пирамидального объединения для сбора контекстной информации в различных масштабах, расширяя возможности сегментации для сложных сцен.
Mask R-CNN: добавляет ветвь сегментации к обнаружению объектов, обеспечивая одновременную локализацию объектов, классификацию и сегментацию на уровне пикселей, что подходит для сценариев, требующих анализа на уровне экземпляра.
Основные сценарии применения
Технология визуального контроля на основе ИИ проникла во многие отрасли, значительно повысив уровень автоматизации и интеллекта:
| Области применения | Типичные сценарии и значения |
| Промышленное производство и контроль качества | В таких отраслях, как производство электроники (например, проверка паяных соединений печатных плат, сборка компонентов), производство автомобильных деталей (например, проверка дефектов разъемов), а также пищевая и фармацевтическая промышленность, система выполняет высокоскоростной и высокоточный контроль поверхностных дефектов (например, царапин, вмятин), проверку целостности узлов и измерение размеров. Она способна выявлять дефекты микронного уровня, заменяя традиционный ручной визуальный контроль и повышая эффективность более чем на 50%. |
| Умные города и безопасность | Используется для мониторинга дорожного движения (распознавание номерных знаков, статистика транспортных потоков, обнаружение нарушений), общественной безопасности (статистика потоков людей, распознавание ненормального поведения, такого как подъем или падение) и городского управления (например, обнаружение незаконной уличной торговли, мониторинг сортировки мусора). |
| Смарт Ритейл | Анализируя видеопотоки с камер в магазине, система позволяет собирать статистику потоков покупателей, анализировать перемещения покупателей, создавать тепловые карты, а также поддерживает автоматическое оформление заказов (с помощью распознавания лиц или продуктов) и управление запасами (автоматические напоминания о пополнении запасов). |
| Медицина и биометрия | Помогает идентифицировать определенные органы и обнаруживать отклонения (например, рентгенограммы, КТ) при анализе медицинских изображений, а также проводить биометрическую верификацию, такую как распознавание лиц и отпечатков пальцев. |
| Инспекция инфраструктуры | Использует беспилотные летательные аппараты, оснащенные камерами высокой четкости или тепловизорами, для проведения автоматизированных проверок труднодоступных участков, таких как нефте- и газопроводы, энергетические объекты, мосты и туннели, выявляя трещины, коррозию или риски утечек на ранней стадии. |
Тенденции и проблемы развития: Углубление технологической интеграции: Сочетание ИИ с 3D-зрением (например, 3D-AOI, КТ) позволяет точно фиксировать трёхмерные дефекты, такие как сварные швы и деформация компонентов. Новые измерительные технологии, такие как квантовые датчики, начинают изучаться для применения в сверхточных условиях измерений.
Интеллектуальное принятие решений на всех этапах: роль технологий эволюционирует от простого «определения дефекта» к замкнутой системе, охватывающей весь процесс «контроль-анализ-прослеживаемость-оптимизация процесса». Система может интегрироваться с MES (системой управления производством) и другими системами, напрямую оптимизируя производственные параметры на основе данных обратной связи.
Повышенная гибкость и универсальность: отрасль стремится разрабатывать более универсальные платформы контроля и предварительно обученные крупные модели. Благодаря трансферу обучения, компания стремится снизить затраты на сбор индивидуальных данных и обучение моделей для новых производственных линий и новых типов дефектов, адаптируясь к гибким производственным потребностям мелкосерийного многономенклатурного производства.
Проблемы: К текущим проблемам относятся высокие затраты на сбор и аннотирование данных в сложных сценариях, необходимость улучшения обобщающей способности модели при переключении между различными производственными линиями, а также обеспечение стабильности и надежности системы при обработке в реальном времени.
Резюме: Технология визуального контроля на основе искусственного интеллекта, имитируя и превосходя возможности человеческого глаза по восприятию и суждению, становится ключевой движущей силой модернизации производства, интеллектуализации городов и повышения социальной эффективности. Благодаря постоянному развитию алгоритмов, вычислительной мощности и сфер применения, её точность, адаптивность и возможности принятия решений будут продолжать совершенствоваться.
Надеемся, что приведенная выше информация даст вам полное представление о технологии визуального контроля ИИ. Если вас особенно интересует конкретная область применения или технические детали, я могу предоставить более подробную информацию.
