了解最新的目标检测模型如何帮助自动化制造业中的质量检测。
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了解最新的目标检测模型如何帮助自动化制造业中的质量检测。
质量检验是制造过程中的一项关键任务，可确保产品符合要求的质量标准。然而，随着产品复杂性的增加，使用传统检验方法评估质量的成本可能会很高。
制造商正在转向基于深度学习的检测技术，例如目标检测和语义分割，以降低检测成本。深度学习是人工智能 (AI)的一个子领域，它使用称为神经网络的计算机算法来识别数据中的复杂模式。这些技术通过分析包括图像和视频在内的大量数据集，帮助自动化检测工作流程并减少对人工检测员的依赖。
由于其多功能性和成本效益，基于人工智能的质量保证显著提高了企业的盈利能力。报告显示，到 2035 年，制造业可以通过人工智能获得超过 3 万亿美元的收益。
本文将讨论深度学习方法如何提高质量检测，以及Ultralytics YOLO11如何增强多个行业的检测能力。
质量检验评估产品在到达消费者手中之前是否存在缺陷、异常或不一致。
该过程可能发生在生产过程中（产品在装配线上移动），或者发生在生产之后但在产品进入分销线之前。
通常，这需要人工专家进行目视评估，以确定产品是否偏离或未达到所需的设计标准。
然而，随着质量要求的提高，制造商正转向自动化的深度学习方法，以在其运营中实现更大的敏捷性和可扩展性。
深度学习方法使用人工神经网络，其工作原理类似于人脑。这些网络是由相互连接的神经元层组成。每个神经元执行数学计算来分析数据、识别模式并生成预测。
在质量检测中，深度学习模型包含计算机视觉框架，可以自动学习和提取产品图像的特征。
开发计算机视觉模型需要专家在相关数据集上训练神经网络，并在新数据集上运行验证，以检查性能。
验证完成后，专家可以使用各种部署工具（如 PyTorch、ONNX 和 OpenVINO）将这些模型部署在摄像头和传感器上。
基于视觉的质量检测使用多种方法来检测和定位损坏、裂缝和缺失物品。以下列表提到了四种现代深度学习方法。
二元分类是指将图像分类为两类之一的任务，例如确定对象中是否存在缺陷。
基于视觉数据，分类模型输出一个二元的“是/否”决策。它们有助于检测缺失的物品。例如，分类模型可以检测产品中是否存在缺失的物品。
多类别分类是将图像分类为两个以上类别的任务。它将每个图像分配给多个预定义类别之一。
例如，一个多类别分类模型可以分析产品的图像并返回多种损坏或裂纹类型的概率，指示哪一种最有可能存在。
这在制造业中非常有用，因为各种缺陷（如划痕、凹痕或 裂缝）可能需要不同的处理程序。
定位是指识别图像中物体或特征的具体位置。它使用目标检测模型来预测边界框或坐标，以突出显示损坏的具体区域。
这对于建筑物或工业零件中的裂缝检测等任务非常有用，在这些任务中，缺陷的 精确位置 对于有针对性的维修是必要的。
例如，在基础设施维护中，定位模型可以分析混凝土结构的图像，并标记裂缝所在的精确区域。
多类别定位是指在图像中识别并定位多个缺陷，同时将每个缺陷分类到若干个预定义的类别中。
它使用更高级的目标检测模型来确定缺陷的类型和位置，从而提供更详细的信息。
例如，一个多类别定位模型可以分析损坏物品的图像，并指示缺陷的类型（例如划痕或裂纹）以及缺陷在物体内的确切坐标。
传统的检查方法更加严格，遵循用户定义的规则和标准，例如阈值、预定义的检查清单以及通过/失败标准。
例如，在基于规则的视觉技术中，专家会定义特定产品的理想颜色、形状和尺寸。如果摄像头或其他图像捕获设备检测到与这些标准的偏差，系统会通知专家。
深度学习方法为构建更复杂的检测系统提供了更大的灵活性。这些方法包括收集和标注大量有缺陷物体的图像数据集。专家使用标注的数据来训练目标检测模型，例如Ultralytics YOLO11。一旦经过训练，他们就可以将模型部署在相机或传感器中，以捕获图像并实时识别缺陷。
在接下来的章节中，我们将了解 YOLO11 如何用于质量检测。
You-Only-Look-Once (YOLO) 是一种先进的 (SOTA) 实时目标检测模型，以其高精度、适应性和速度而闻名。它的最新版本是 Ultralytics YOLO11，它在 特征提取、速度、准确性和适应性方面改进了以前的版本。
它具有更好的架构，可实现更精确的特征提取，并包括优化的训练管道，从而加快了处理速度。它的计算效率更高，参数减少了 22%，并且准确率高于其前代产品。
由于其多功能性，YOLO11 可以帮助改进多个领域的质量检验工作流程。它可以帮助检测产品中的异常、损坏、裂缝、缺失物品和包装错误，通过执行诸如目标检测和分割等任务。
让我们来看看计算机视觉模型在制造业中的几种应用方式。
计算机视觉模型可以检查产品是否包含所有必需的物品。它们可以检测组装产品中缺失的组件，以确保完整性。
在电子产品制造中，识别缺失的组件、未对准的零件或焊接问题对于确保最终产品可靠且具有正确的功能至关重要。
像YOLO11这样的物体检测模型可以经过训练来检测电路板上缺失或错放的组件。它可以实时分析电路板的图像，并识别缺陷，例如缺失的电阻器或电容器。这将确保每个单元的组装在发货前都是正确的。
裂缝检测是另一项检测任务，它分析图像或传感器数据以精确定位裂缝的位置、大小和严重程度。
汽车行业就是一个例子，其中检测齿轮和制动系统等多个部件的裂缝对于确保其符合安全标准是必要的。
YOLO11 等模型经过训练后，可以快速检测复杂汽车零部件中的表面划痕或裂缝等缺陷。
计算机视觉可以帮助检测产品表面上的各种类型的损坏，例如使用计算机视觉任务检测划痕、凹痕和变形。
纺织行业可以通过使用诸如 YOLO11 等目标检测和分割模型，从基于 AI 的损伤检测中获益匪浅。它可以识别生产过程中的撕裂、孔洞、污渍或织物不一致等缺陷。
异常检测是指分析产品的设计、结构、外观和尺寸，以评估这些属性是否偏离所需标准。
在药物制造中，异常检测对于确保药品质量和安全至关重要。 制造商可以使用 YOLO11 检测片剂形状、尺寸、变色或异物等不规则现象。
计算机视觉模型在制造业中的另一个应用示例是在行业的包装和标签中。例如，食品和饮料行业必须满足消费者安全和合规性的严格标准。
YOLO11 等模型可以帮助检测包装错误，例如标签不正确、包装损坏或缺少安全封条。 它还可以验证标签是否具有正确的放置位置以及清晰的条形码或有效期。
这确保了产品符合行业法规，并为消费者分销做好准备。
基于 AI 的质量检测框架仍在不断发展，并面临诸多挑战。以下是这些技术的一些局限性和未来研究方向，供您参考。
由于不同目标检测模型的不断发展，基于深度学习的质量检测正在经历指数级的进步。借助基于人工智能的质量检测，制造商可以实现比传统方法更高的可扩展性和灵活性。
公司可以使用诸如 YOLO11 之类的模型来自动化检查流程，利用其增强的架构和特征提取能力，从而获得更高的准确性和更快的速度。
您可以查看我们的 GitHub 仓库并与我们活跃的社区互动，以了解有关 YOLO11 和其他目标检测模型的更多信息。探索 Ultralytics 如何通过最先进的深度学习框架重新定义制造业。
