Контроль качества на производстве: традиционные методы против методов глубокого обучения

Контроль качества — это важнейший этап производственного процесса, гарантирующий соответствие продукции установленным стандартам. Однако оценка качества с помощью традиционных методов контроля может стать дорогостоящей по мере усложнения изделий.

Производители переходят к методам контроля на основе глубокого обучения, таким как обнаружение объектов и семантическая сегментация, чтобы снизить расходы. Глубокое обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который использует компьютерные алгоритмы, называемые нейронными сетями, для распознавания сложных закономерностей в данных. Эти методы помогают автоматизировать рабочий процесс контроля и уменьшить зависимость от инспекторов-людей за счет анализа обширных наборов данных, включая изображения и видео.

Благодаря своей универсальности и экономической эффективности, контроль качества на базе ИИ значительно повышает прибыльность бизнеса. По имеющимся данным, к 2035 году внедрение ИИ может принести производственной отрасли более 3 триллионов долларов США.

В этой статье мы обсудим, как методы глубокого обучения могут улучшить контроль качества и как Ultralytics YOLO11 может усовершенствовать инспекцию в различных отраслях.

Link to this sectionЧто такое контроль качества в производстве?#

Контроль качества — это оценка продукции на наличие дефектов, аномалий или несоответствий перед тем, как она попадет к потребителю.

Этот процесс может происходить непосредственно во время производства, когда изделие движется по конвейеру, или после него, перед отправкой на линию распределения.

Часто он предполагает визуальную оценку специалистами, чтобы определить, отклоняется ли изделие от стандартов проектирования или не соответствует им.

Однако по мере роста требований к качеству производители переходят к автоматизированным подходам на основе глубокого обучения, чтобы достичь большей гибкости и масштабируемости своих операций.

Link to this sectionЧто такое подходы глубокого обучения?#

В методах глубокого обучения используются искусственные нейронные сети, работающие по принципам человеческого мозга. Такие сети представляют собой взаимосвязанные слои нейронов. Каждый нейрон выполняет математические вычисления для анализа данных, поиска закономерностей и формирования прогноза.

Рис. 1. Искусственная нейронная сеть.

В контроле качества модели глубокого обучения включают фреймворки компьютерного зрения, которые автоматически обучаются и извлекают признаки из изображений продукции.

Разработка моделей компьютерного зрения требует от экспертов обучения нейронной сети на релевантных наборах данных и проведения проверки на новых данных для оценки эффективности.

После валидации эксперты могут развернуть эти модели на камерах и датчиках, используя различные инструменты развертывания, такие как PyTorch, ONNX и OpenVINO.

Link to this sectionПодходы глубокого обучения для контроля качества#

Визуальный контроль качества использует различные методы для обнаружения и локализации повреждений, трещин и отсутствующих компонентов. В списке ниже представлены четыре современных подхода глубокого обучения.

Link to this sectionБинарная классификация#

Бинарная классификация — это задача разделения изображений на два класса, например, определение того, присутствует ли дефект на объекте или нет.

На основе визуальных данных модель классификации выдает бинарное решение «да/нет». Это помогает выявить отсутствие элементов. Например, модель классификации может определить, отсутствует ли деталь в изделии.

Рис. 2. Бинарная классификация автозапчасти.

Link to this sectionМногоклассовая классификация#

Многоклассовая классификация — это задача распределения изображений по более чем двум классам. Каждое изображение относится к одной из нескольких заранее заданных категорий.

Например, модель многоклассовой классификации может проанализировать изображение изделия и выдать вероятности для нескольких типов повреждений или трещин, указывая, какой из них наиболее вероятен.

Рис. 3. Многоклассовая классификация дефектов изгиба и цвета.

Это полезно на производстве, где различные дефекты, такие как царапины, вмятины или трещины, могут требовать разных процедур обработки.

Link to this sectionЛокализация#

Локализация означает определение конкретного места нахождения объекта или элемента на изображении. Она использует модели обнаружения объектов для предсказания ограничивающих рамок или координат, выделяющих область повреждения.

Это полезно для таких задач, как обнаружение трещин в зданиях или промышленных деталях, где точное местоположение дефекта необходимо для целевого ремонта.

Рис. 4. Модель, локализующая пробивное отверстие.

Например, при обслуживании инфраструктуры модели локализации могут анализировать изображения бетонной конструкции и отмечать точную область, где находится трещина.

Link to this sectionМногоклассовая локализация#

Многоклассовая локализация идентифицирует и определяет местоположение нескольких дефектов на изображении, одновременно классифицируя каждый из них по одной из нескольких категорий.

В ней используются более совершенные модели обнаружения объектов, позволяющие определить тип и местоположение дефекта для предоставления более детальной информации.

Рис. 5. Модель, обнаруживающая несколько типов дефектов.

Например, модель многоклассовой локализации может проанализировать изображение поврежденного изделия и указать тип дефекта, например царапину или трещину, а также точные координаты этого дефекта на объекте.

Link to this sectionТрадиционные методы против методов глубокого обучения#

Традиционные методы контроля более жесткие и следуют заданным пользователем правилам и стандартам, таким как пороговые значения, заранее определенные чек-листы и критерии «годен/не годен».

Например, в методах компьютерного зрения на основе правил эксперты задают идеальный цвет, форму и размер конкретного изделия. Система уведомляет экспертов, если камера или другое устройство захвата изображений обнаруживает отклонения от этих стандартов.

Deep-learning approaches offer greater flexibility for building more complex detection systems. These approaches involve collecting and annotating extensive datasets of images of defective objects. Experts use the annotated data to train object detection models such as Ultralytics YOLO11. Once trained, they can deploy the model in cameras or sensors to capture images and identify defects in real time.

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

Link to this sectionИспользование компьютерного зрения 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 последняя итерация, Ultralytics YOLO11, превосходит предыдущие версии по части извлечения признаков, скорости, точности и адаптируемости.

Она обладает улучшенной архитектурой для более точного извлечения признаков и включает оптимизированные конвейеры обучения для более высокой скорости обработки. Она более вычислительно эффективна, имеет на 22% меньше параметров и более высокие показатели точности, чем ее предшественники.

Благодаря своей универсальности YOLO11 помогает улучшить рабочие процессы контроля качества во многих областях. Она помогает обнаруживать аномалии, повреждения, трещины, отсутствие компонентов и ошибки упаковки в продукции, выполняя такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация.

Давай рассмотрим несколько способов использования моделей компьютерного зрения в производственной отрасли.

Link to this sectionОбнаружение отсутствующих элементов и неправильно расположенных деталей в электронике#

Модели компьютерного зрения могут проверять, содержит ли изделие все необходимые элементы. Они могут обнаруживать недостающие компоненты в собранных изделиях, чтобы гарантировать их комплектность.

В производстве электроники идентификация недостающих компонентов, смещенных деталей или проблем с пайкой имеет решающее значение для надежности и правильной функциональности конечного продукта.

Модели обнаружения объектов, такие как YOLO11, можно обучить обнаружению недостающих или смещенных компонентов на платах. Модель может анализировать изображения плат в реальном времени и выявлять дефекты, например отсутствующие резисторы или конденсаторы. Это гарантирует правильность сборки каждого устройства перед отправкой.

Link to this sectionОбнаружение трещин в автомобильных запчастях#

Обнаружение трещин — это еще одна задача, при которой анализируются изображения или данные датчиков для определения местоположения, размера и серьезности трещины.

Автомобильная промышленность — это пример отрасли, где обнаружение трещин в таких компонентах, как шестерни и тормозные системы, необходимо для обеспечения соответствия стандартам безопасности.

Модели, такие как YOLO11, могут быть обучены быстро находить дефекты, например поверхностные царапины или трещины, в сложных автомобильных компонентах.

Link to this sectionОбнаружение повреждений в текстильной промышленности#

Компьютерное зрение может помочь обнаружить различные виды повреждений на поверхности изделия, такие как царапины, вмятины и деформации.

Текстильная промышленность может извлечь значительную выгоду из обнаружения повреждений на основе ИИ, используя модели обнаружения объектов и сегментации, такие как YOLO11. Она может идентифицировать дефекты, такие как разрывы, дыры, пятна или неоднородность ткани в процессе производства.

Link to this sectionОбнаружение аномалий в фармацевтическом производстве#

Обнаружение аномалий — это задача анализа дизайна, структуры, внешнего вида и размера изделия для оценки того, отклоняются ли эти свойства от заданных стандартов.

В фармацевтическом производстве обнаружение аномалий жизненно важно для обеспечения качества и безопасности лекарственных средств. Производители могут использовать YOLO11 для выявления нарушений, таких как несоответствие формы таблеток, их размера, обесцвечивание или наличие инородных частиц.

Link to this sectionТочность упаковки и маркировки#

Еще один пример использования моделей компьютерного зрения в производстве — упаковка и маркировка продукции. Например, пищевая промышленность и индустрия напитков должны соблюдать строгие стандарты безопасности потребителей.

Модели, такие как YOLO11, могут помочь обнаружить ошибки упаковки, например неправильную маркировку, поврежденную упаковку или отсутствие защитных пломб. Она также может проверять правильность размещения этикеток, наличие четких штрих-кодов или сроков годности.

Это гарантирует, что продукция соответствует отраслевым нормам и готова к отправке потребителю.

Link to this sectionВызовы и перспективы развития контроля качества на базе ИИ#

Фреймворки контроля качества на базе ИИ все еще развиваются и сталкиваются с многочисленными проблемами. Вот несколько ограничений и направлений будущих исследований, которые следует учитывать для этих технологий.

• Обучение в открытых условиях и активное зрение: Создание моделей обнаружения объектов для поиска новых объектов затруднено из-за ограниченной доступности размеченных данных. Модели неконтролируемого обучения и обучения с переносом знаний могут помочь экспертам быстро адаптировать фреймворки обнаружения к новым наборам данных.
• Попиксельное обнаружение: Сегментация изображений позволяет моделям понимать разницу между фоном и основным объектом. Интеграция обнаружения объектов и сегментации является областью исследований, которая постоянно совершенствуется для обеспечения высокого качества контроля.
• Мультимодальное обучение: Мультимодальные модели могут интегрировать и анализировать несколько типов данных одновременно. В обнаружении объектов мультимодальное обучение может помочь улучшить точность инспекции за счет обучения на разных типах данных, таких как тепловизионные данные для понимания глубины, двухмерные изображения и короткие видеофрагменты.

Link to this sectionОсновные выводы#

Контроль качества на основе глубокого обучения демонстрирует экспоненциальный прогресс благодаря постоянной разработке различных моделей обнаружения объектов. Благодаря контролю качества на базе ИИ производители могут достичь большей масштабируемости и гибкости, чем при использовании традиционных подходов.

Компании могут использовать такие модели, как YOLO11, для автоматизации процесса контроля, получая преимущество благодаря их улучшенной архитектуре и возможностям извлечения признаков, что приводит к повышению точности и увеличению скорости.

Ты можешь узнать больше о YOLO11 и других моделях обнаружения объектов, посетив наш репозиторий на GitHub и пообщавшись с нашим активным сообществом. Узнай, как Ultralytics меняет производство с помощью передовых фреймворков глубокого обучения.