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改进质量检测以及 Ultralytics YOLO11如何提高多个行业的检测水平。
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。
经过验证后，专家们就可以使用各种部署工具在相机和传感器上部署这些模型，例如 PyTorch, ONNX和 OpenVINO.
基于视觉的质量检测使用多种方法来detect 和定位损坏、裂缝和缺失项目。下面列出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，分类模型会输出 "是"/"否 "的二元判定。它们有助于detect 缺失物品。例如，分类模型可以detect 产品中是否缺少某个物品。
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。这些方法涉及收集和注释大量的缺陷物体图像数据集。专家使用注释数据来训练物体检测 模型，例如 Ultralytics YOLO11.训练完成后，他们就可以在摄像头或传感器中部署模型，实时捕捉图像并识别缺陷。
在下面的章节中，我们将了解YOLO11 如何用于质量检测。
只看一次（YOLO）是一种最先进的（SOTA）实时物体检测模型，以其高精度、适应性强和速度快而闻名。其最新版本是 Ultralytics YOLO11在特征提取、速度、准确性和适应性方面都比之前的版本有所提高。
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。
凭借其多功能性，YOLO11 可以帮助改进多个领域的质量检测工作流程。通过执行对象检测和分割等任务，它可以帮助detect 产品中的异常、损坏、裂缝、缺失项目和包装错误。
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品。它们可以detect 组装产品中缺失的部件，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。
物体检测模型，如 YOLO11等对象detect 模型可用于detect 电路板上丢失或放错位置的元件。它可以实时分析电路板的图像，并识别缺失的电阻器或电容器等缺陷。这将确保每个单元在装运前的组装正确无误。
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。
通过对YOLO11 等模型进行训练，可以快速detect 复杂汽车部件的表面划痕或裂纹等缺陷。
利用计算机视觉任务，计算机视觉可以帮助detect 产品表面的各类损坏，如划痕、凹痕和变形。
通过使用YOLO11 等对象检测和分割模型，纺织业可以从基于人工智能的损伤检测中大大受益。它可以识别生产过程中的缺陷，如撕裂、破洞、污渍或织物不一致。
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。
在药品生产中，异常检测对于确保药品的质量和安全至关重要。制造商可以使用YOLO11 detect 片剂形状、尺寸、褪色或异物颗粒等不规则情况。
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 YOLO11 等型号可帮助detect 包装错误，如标签不正确、包装损坏或安全封条缺失。它还能验证标签是否正确放置，条形码或有效期是否清晰。
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。
公司可以利用YOLO11 等模型来实现检测过程的自动化，利用其增强的架构和特征提取功能，实现更高的精度和更快的速度。
您可以通过查看我们的GitHub Repository 并与我们充满活力的社区互动，了解有关YOLO11 和其他对象检测模型的更多信息。了解Ultralytics 如何通过最先进的深度学习框架重新定义制造业。
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