Контроль качества в производстве: Традиционные методы против методов глубокого обучения

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 мы расскажем о том, как методы глубокого обучения могут улучшить контроль качества и как Ultralytics YOLO11 может улучшить контроль в различных отраслях промышленности.

Что такое контроль качества в производстве?

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.

Что такое подходы глубокого обучения?

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 специалисты могут развернуть эти модели на камерах и датчиках с помощью различных инструментов развертывания, таких как PyTorch, ONNXи OpenVINO.

Подходы глубокого обучения для контроля качества

Для detect и локализации повреждений, трещин и отсутствующих элементов при проверке качества с помощью зрения используется множество методов. В приведенном ниже списке упомянуты четыре современных подхода глубокого обучения.

Бинарная классификация

Бинарная классификация относится к задаче категоризации изображений в один из двух классов, например, определение наличия или отсутствия дефекта в объекте.

Основываясь на визуальных данных, модель классификации выдает двоичное решение "да/нет". Они помогают detect отсутствующие предметы. Например, модель классификации может detect , отсутствует или нет элемент в товаре.

‍

Многоклассовая классификация

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

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

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 подходы в сравнении с подходами глубокого обучения 

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, основанные на глубоком обучении, обеспечивают большую гибкость при построении более сложных систем обнаружения. Эти подходы предполагают сбор и аннотирование обширных баз данных изображений дефектных объектов. Эксперты используют аннотированные данные для обучения моделей обнаружения объектов, таких как Ultralytics YOLO11. После обучения они могут внедрить модель в камеры или датчики для получения изображений и выявления дефектов в режиме реального времени.

В следующем разделе мы рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для проверки качества.

Использование компьютерного зрения для контроля качества.

You-Only-Look-Once (YOLO) - это современная модель обнаружения объектов в реальном времени (SOTA), известная своей высокой точностью, адаптивностью и скоростью. Ее последней итерацией является Ultralytics YOLO11которая улучшает предыдущие версии с точки зрения извлечения признаков, скорости, точности и адаптивности. 

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 рабочие процессы проверки качества в различных областях. С его помощью можно detect аномалии, повреждения, трещины, недостающие элементы и ошибки в упаковке продуктов, выполняя такие задачи, как обнаружение и сегментация объектов.

Давайте рассмотрим несколько способов использования моделей компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности. 

Обнаружение недостающих предметов и неправильно размещенных деталей в электронике

Модели компьютерного зрения позволяют проверить, есть ли в изделии все необходимые элементы. Они могут detect недостающие компоненты в собранных изделиях, 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 detect недостающие или неправильно расположенные компоненты на печатных платах. Она может анализировать изображения плат в режиме реального времени и выявлять такие дефекты, как отсутствие резисторов или конденсаторов. Это позволит обеспечить правильную сборку каждого устройства перед отправкой.

Обнаружение трещин в автомобильных деталях

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, подобные YOLO11 , могут быть обучены быстрому detect дефектов, таких как поверхностные царапины или трещины в сложных автомобильных компонентах.

Обнаружение повреждений в текстиле

С помощью задач компьютерного зрения можно detect различные типы повреждений на поверхности изделия, такие как царапины, вмятины и деформации.

Текстильная промышленность может получить значительную выгоду от обнаружения повреждений на основе ИИ, используя модели обнаружения и сегментации объектов, такие как YOLO11. Они могут выявлять такие дефекты, как разрывы, дыры, пятна или несоответствия ткани в процессе производства. 

Обнаружение аномалий в фармацевтическом производстве

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 detect таких нарушений, как несоответствие формы и размера таблеток, изменение цвета или наличие посторонних частиц.

Точность упаковки и маркировки

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.

Такие модели, как YOLO11, помогут detect ошибки в упаковке, такие как неправильная маркировка, поврежденная упаковка или отсутствие защитных пломб. Они также могут проверить правильность расположения этикеток с четкими штрих-кодами или сроками годности. 

Это гарантирует, что продукты соответствуют отраслевым нормам и готовы к распространению среди потребителей.

Проблемы и будущие направления контроля качества на основе ИИ

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.

• Обучение в открытом мире и активное зрение: Построение моделей обнаружения объектов для detect новых объектов является сложной задачей из-за ограниченной доступности помеченных данных. Модели обучения без контроля и переноса могут помочь экспертам быстро адаптировать системы обнаружения к новым наборам данных.
  ‍
• Детектирование на уровне пикселей: Сегментация изображений позволяет моделям понимать разницу между фоном и основным объектом на изображении. Интеграция детектирования объектов и сегментации - это область исследований, которая постоянно развивается для обеспечения высокого качества инспекции.
  ‍
• Мультимодальное обучение: Мультимодальные модели могут интегрировать и анализировать несколько типов данных одновременно. В обнаружении объектов мультимодальное обучение может помочь повысить точность проверки за счет обучения на различных типах данных, таких как тепловые данные для понимания глубины, двухмерные изображения и короткие видеоролики.

Основные выводы 

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 проверки, используя преимущества ее улучшенной архитектуры и возможностей извлечения признаков, что приводит к повышению точности и скорости.

Вы можете узнать больше о YOLO11 и других моделях обнаружения объектов, посетив наш репозиторий GitHub и приняв участие в работе нашего активного сообщества. Узнайте, как Ultralytics переосмысливает производство с помощью современных фреймворков глубокого обучения.