18 октября 2024 г.
Узнайте, как новейшие модели обнаружения объектов могут помочь автоматизировать контроль качества в производстве.
Контроль качества является важной задачей в процессе производства, которая гарантирует соответствие продукции требуемым стандартам качества. Однако оценка качества с использованием традиционных методов контроля может быть дорогостоящей по мере увеличения сложности продукции.
Производители переходят к методам инспекции на основе глубокого обучения, таким как обнаружение объектов и семантическая сегментация, чтобы снизить затраты на инспекцию. Глубокое обучение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая использует компьютерные алгоритмы, называемые нейронными сетями, для выявления сложных закономерностей в данных. Эти методы помогают автоматизировать процесс инспекции и снизить зависимость от инспекторов-людей за счет анализа обширных наборов данных, включая изображения и видео.
Благодаря своей универсальности и экономической эффективности, обеспечение качества на основе ИИ значительно повышает прибыльность бизнеса. Отчеты показывают, что производственная отрасль может получить от ИИ более 3 триллионов долларов США к 2035 году.
В этой статье будет обсуждаться, как методы глубокого обучения могут улучшить контроль качества и как Ultralytics YOLO11 может улучшить контроль в различных отраслях.
Проверка качества оценивает, имеет ли продукт дефекты, аномалии или несоответствия, прежде чем попасть к потребителю.
Процесс может происходить во время производства, когда продукт перемещается по сборочной линии, или после производства, но до того, как товары переместятся на линию распределения.
Часто это включает в себя экспертов, выполняющих визуальную оценку, чтобы увидеть, отклоняется ли продукт от желаемых стандартов дизайна или не соответствует им.
Однако, по мере роста требований к качеству, производители переходят к автоматизированным подходам глубокого обучения для достижения большей гибкости и масштабируемости в своей деятельности.
В подходах глубокого обучения используются искусственные нейронные сети, работающие по принципам человеческого мозга. Сети представляют собой взаимосвязанные слои нейронов. Каждый нейрон выполняет математические вычисления для анализа данных, выявления закономерностей и создания прогноза.
При проверке качества модели глубокого обучения включают в себя системы компьютерного зрения, которые автоматически изучают и извлекают признаки из изображений продукта.
Разработка моделей компьютерного зрения требует от экспертов обучать нейронную сеть на соответствующих наборах данных и запускать проверки на новом наборе данных для проверки производительности.
После проверки эксперты могут развертывать эти модели на камерах и датчиках, используя различные инструменты развертывания, такие как PyTorch, ONNX и OpenVINO.
Контроль качества на основе машинного зрения использует несколько методов для обнаружения и локализации повреждений, трещин и отсутствующих элементов. В списке ниже упомянуты четыре современных подхода глубокого обучения.
Бинарная классификация относится к задаче категоризации изображений в один из двух классов, например, определение наличия или отсутствия дефекта в объекте.
На основе визуальных данных модель классификации выдает бинарное решение да/нет. Они помогают обнаруживать недостающие элементы. Например, модель классификации может определить, отсутствует ли какой-либо элемент в продукте.
Многоклассовая классификация - это задача категоризации изображений по более чем двум классам. Она присваивает каждое изображение к одной из нескольких предопределенных категорий.
Например, модель многоклассовой классификации может анализировать изображение продукта и возвращать вероятности для нескольких типов повреждений или трещин, указывая, какой из них наиболее вероятен.
Это полезно в производстве, где различные дефекты, такие как царапины, вмятины или трещины, могут потребовать различных процедур обработки.
Локализация относится к определению конкретного местоположения объекта или признака на изображении. В ней используются модели обнаружения объектов для прогнозирования ограничивающих рамок или координат, которые выделяют конкретную область повреждения.
Это полезно для таких задач, как обнаружение трещин в зданиях или промышленных деталях, где точное местоположение дефекта необходимо для целенаправленного ремонта.
Например, при обслуживании инфраструктуры модели локализации могут анализировать изображения бетонной конструкции и отмечать точное местоположение трещины.
Многоклассовая локализация определяет и локализует несколько дефектов на изображении, а также классифицирует каждый дефект в одну из нескольких предопределенных категорий.
Он использует более продвинутые модели обнаружения объектов для определения типа и местоположения дефекта, чтобы предоставить более подробную информацию.
Например, модель многоклассовой локализации может проанализировать изображение поврежденного элемента и указать тип дефекта, например царапину или трещину, и точные координаты дефекта внутри объекта.
Традиционные методы проверки являются более жесткими, следуя заданным пользователем правилам и стандартам, таким как пороговые значения, предопределенные контрольные списки и критерии соответствия/несоответствия.
Например, в основанных на правилах методах машинного зрения эксперты определяют идеальный цвет, форму и размер конкретного продукта. Система уведомляет экспертов, если камера или другое устройство захвата изображений обнаруживает отклонения от этих стандартов.
Подходы глубокого обучения предлагают большую гибкость для создания более сложных систем обнаружения. Эти подходы включают сбор и аннотирование обширных наборов данных изображений дефектных объектов. Эксперты используют аннотированные данные для обучения моделей обнаружения объектов, таких как Ultralytics YOLO11. После обучения они могут развернуть модель в камерах или датчиках для захвата изображений и выявления дефектов в режиме реального времени.
В следующем разделе мы рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для контроля качества.
You-Only-Look-Once (YOLO) — это современная (SOTA) модель обнаружения объектов в реальном времени, известная своей высокой точностью, адаптируемостью и скоростью. Ее последней итерацией является Ultralytics YOLO11, которая улучшает предыдущие версии с точки зрения извлечения признаков, скорости, точности и адаптируемости.
Он отличается улучшенной архитектурой для более точного извлечения признаков и включает оптимизированные конвейеры обучения для повышения скорости обработки. Он более эффективен с вычислительной точки зрения, имеет на 22% меньше параметров и более высокие показатели точности, чем его предшественники.
Благодаря своей универсальности, YOLO11 может помочь улучшить процессы контроля качества во многих областях. Он может помочь обнаружить аномалии, повреждения, трещины, недостающие элементы и ошибки упаковки в продуктах, выполняя такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация.
Давайте рассмотрим несколько способов использования моделей компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности.
Модели компьютерного зрения могут проверять наличие всех необходимых элементов в продукте. Они могут обнаруживать недостающие компоненты в собранных продуктах, чтобы обеспечить их комплектность.
В производстве электроники выявление отсутствующих компонентов, неправильно выровненных деталей или проблем с пайкой имеет решающее значение для обеспечения надежности и правильной функциональности конечного продукта.
Модели обнаружения объектов, такие как YOLO11, можно обучить обнаруживать отсутствующие или неправильно расположенные компоненты на печатных платах. Он может анализировать изображения плат в режиме реального времени и выявлять дефекты, такие как отсутствующие резисторы или конденсаторы. Это обеспечит правильность сборки каждого устройства перед отправкой.
Обнаружение трещин — еще одна задача обнаружения, которая анализирует изображения или данные датчиков, чтобы точно определить местоположение, размер и серьезность трещины.
Автомобильная промышленность является одним из примеров, где обнаружение трещин в различных компонентах, таких как шестерни и тормозные системы, необходимо для обеспечения соответствия стандартам безопасности.
Модели, такие как YOLO11, могут быть обучены быстро обнаруживать дефекты, такие как поверхностные царапины или трещины, в сложных автомобильных компонентах.
Компьютерное зрение может помочь обнаружить различные типы повреждений на поверхности продукта, такие как царапины, вмятины и деформации, с помощью задач компьютерного зрения.
Текстильная промышленность может значительно выиграть от обнаружения повреждений на основе ИИ с помощью моделей обнаружения объектов и сегментации, таких как YOLO11. Он может выявлять дефекты, такие как разрывы, отверстия, пятна или несоответствия ткани, в процессе производства.
Обнаружение аномалий относится к задаче анализа конструкции, структуры, внешнего вида и размера продукта для оценки того, отклоняются ли эти свойства от желаемых стандартов.
В фармацевтическом производстве обнаружение аномалий жизненно важно для обеспечения качества и безопасности лекарственных препаратов. Производители могут использовать YOLO11 для обнаружения отклонений, таких как несоответствия в форме таблеток, размерах, обесцвечивании или инородных частицах.
Еще один пример того, как модели компьютерного зрения могут использоваться в производстве, — это упаковка и маркировка в отраслях. Например, пищевая промышленность должна соответствовать строгим стандартам безопасности потребителей и соответствия требованиям.
Модели, такие как YOLO11, могут помочь обнаружить ошибки упаковки, такие как неправильная маркировка, поврежденная упаковка или отсутствие защитных пломб. Она также может проверить правильность размещения этикеток с четкими штрих-кодами или сроками годности.
Это гарантирует, что продукты соответствуют отраслевым нормам и готовы к распространению среди потребителей.
Фреймворки контроля качества на основе ИИ все еще развиваются и сталкиваются с многочисленными проблемами. Вот несколько ограничений и будущих направлений исследований, которые следует учитывать для этих технологий.
Контроль качества на основе глубокого обучения переживает экспоненциальный прогресс благодаря постоянному развитию различных моделей обнаружения объектов. Благодаря контролю качества на основе ИИ производители могут достичь большей масштабируемости и гибкости, чем при использовании традиционных подходов.
Компании могут использовать такие модели, как YOLO11, для автоматизации процесса инспекции, используя ее улучшенную архитектуру и возможности извлечения признаков, что приводит к повышению точности и скорости работы.
Вы можете узнать больше о YOLO11 и других моделях обнаружения объектов, посетив наш репозиторий GitHub и присоединившись к нашему активному сообществу. Узнайте, как Ultralytics меняет производство с помощью современных фреймворков глубокого обучения.
