在工業生產中，缺陷和異常的檢測對于保障質量標準至關重要。在許多情況下，人工質檢習慣于在產品下線時對其進行檢查。然而，隨著機器學習和人工智能的出現，現在可以使用自定義模型來檢測產品中的缺陷和異常。在這篇文章中，我們將探討機器學習在視覺檢測中的應用，并討論它為制造商提供的一些好處。我們將研究不同行業的實際應用，并了解為什么基于人工智能的視覺異常檢測在現代制造設備中越來越受歡迎。

生產線的傳統檢驗

自工業時代開始以來，制造商一直在使用不同的技術來監控裝配線上的工藝和產品質量。早期的產品質量檢測主要靠人工來完成。但隨著制造業規模化和工業自動化的發展，在生產線上監控質量和檢測問題自然變得越來越困難。質檢員很難處理大批量數量的產品，個人主觀性容易影響檢測結果。再加上任務的單調性、重復性，會導致疲勞，更是增加出錯的可能。

異常檢測自動化簡介

自動化對制造商來說是一個突破，他們能夠在不影響質量標準的情況下大幅增加產量。目前的科技水平已經能夠在大部分生產流程中實現自動化，包括最容易出錯的任務，如缺陷和異常檢測。科技開發人員正常改變傳統規則，用靈活的、自學習的和自我改進的方法取代程序化的、適應性差的方法。

計算機視覺和機器學習輔助異常檢測

傳統的視覺檢測有許多局限性—最大的局限性是反應相對緩慢。一旦機器檢測到異常或缺陷，它可以觸發自動反饋，而在沒有人工智能的情況下，這些操作必須手動執行。在生產制造過程，每一秒都很重要，這會適得其反。比如在制藥行業，一個相對較小的問題可能會影響整個批次，造成巨大損失。

另外質量保證的一致性。有了自動化工具，所有關于缺陷和異常的數據都會留在系統中。機器可以從中得出結論，不斷提高其檢測能力。而在傳統的缺陷和異常檢測方法中，質量檢測的有效性可能會隨著任何人員變動而大幅下降而增加成本。

基于人工智能的計算機視覺可以解決這些問題，提高了質量控制和質量保證。

基于人工智能的計算機視覺能否檢測缺陷并識別異常？

人工智能模仿人類行為——作為其分支，計算機視覺再現了人類解讀圖像的能力。該技術借鑒了人類視覺系統的復雜性，模仿其處理視覺信息的方式。雖然拍攝圖像的謎團在數百年前就被解開了（并隨著相機的發明而被封存），但圖像解釋它一直是一個困難的部分。有了人工智能，這一切成為可能。

人類視覺過程

在計算機視覺的情況下，眼睛被傳感設備和視覺皮層所取代——由機器學習算法驅動的解釋設備。通過使用大型圖像數據集進行訓練，深度學習模型可以解釋給定圖像的內容。該機制用于制造缺陷和異常檢測。

基于人工智能的計算機視覺，可用于異常和缺陷檢測

以滿足所有質量要求的完美產品的圖像樣本為樣本，深度學習模型形成了自己的邏輯，學習識別不同類型的缺陷。設備捕獲的圖像將根據其進行評估，如果不匹配，則立即標記缺陷。開發人員可以利用不同的方法，創建生成性異常檢測算法，如貝葉斯網絡、遞歸神經網絡（RNN）、卷積神經網絡（CNN）、GAN或變分自動編碼器。

在最常見的情況下，算法將產品分類為有缺陷或無缺陷。模型還可以通過監督學習進行訓練，根據缺陷的嚴重程度、類型或狀態對其進行分類。這使我們能夠創建更復雜的自動觸發反應機制，并收集詳細數據。

將機器學習應用于質量檢測——行業用例

競爭日益激烈的創業環境使制造商不斷提高產品質量，基于人工智能的自動化工具可以在這一過程中提供寶貴的支持。有了計算機視覺，他們可以更有效地評估產品質量，而無需雇傭額外的人工。

下面的應用案例證明了這項技術的多功能性。讓我們更仔細地看看跨行業的缺陷和異常檢測應用案例。

制藥和生命科學中的視覺檢測

細胞系的交叉污染是制藥和科學實驗室每天面臨的最常見風險之一。有時，只要一滴管被意外重復使用，污染就會發生。它們可能會對實驗室研究產生負面影響，甚至使藥品無法使用，這些結果可能高昂代價。

保持質量標準和培訓，制藥公司可以降低交叉污染的可能性，但它仍然可以發生——圖像處理和深度學習可以幫助在早期識別交叉污染。深層神經網絡可以檢測細胞的微小形態變化，保護制藥公司和實驗室的結果不被摻假。例如，來自ATM（翻譯醫學年鑒）的案例研究證明，神經網絡（特別是BCNN）在識別細胞系方面可以達到接近100%的準確率。

對于生物技術公司來說，檢測檢查用于監測細胞培養、識別交叉污染和跟蹤形態學變化。深度學習模型可以在人眼（通過顯微鏡）尚不可見的階段檢測到這些變化，從而有可能及時采取預防措施，避免代價高昂的失敗風險。專門的ML軟件分析細胞圖像，并提供具有有價值的報告，以幫助客戶提高研究效率。

視覺檢查也有助于制藥公司控制包裝。制藥公司必須遵守有關其藥品容器的嚴格規范和規定。大多數產品要求密封，并使用特定材料。同時，包裝上的任何缺陷都會影響藥物的效率和保質期。有了計算機視覺，這樣的問題可以在早期發現。

半導體制造過程中的缺陷檢測

視覺檢測可以幫助各個行業的公司關注產品本身的質量，同時也關注產品的狀態。它們可以使用圖像處理來監控半導體制造過程，例如清潔、薄膜沉積、蝕刻、曝光、注入、抗蝕劑涂層、雜質注入或熱處理。該模型可以檢測晶圓層面的異常情況，并將諸如預放置檢查等過程自動化。

規則是一樣的——基于深度學習算法的視覺檢測系統在每個半導體工藝完成后，都會通過優質產品的圖像進行訓練，并學會識別缺陷。在這種情況下，由于缺陷可能很難檢測到，良好的圖像處理設備是至關重要。

半導體和芯片制造中的缺陷檢測結果

電子產品制造商的質量保證

在電子制造業中，視覺檢查的能力尤其令人令人驚嘆。訓練有素的模型甚至可以檢測到肉眼幾乎看不見的微小缺陷。使用深度學習技術來發現微芯片、變壓器、顯示器、CPU和其他制造部件中的潛在異常——其中包括許多非常小的部件。

為了保持成像的非破壞性，電子制造商傾向于從CT掃描中提取有關缺陷的信息。使用X射線斷層掃描，他們可以生成制造元件的射線投影。生成的圖像隨后由算法轉換為其三維表示。

由于元素的復雜性，制造商有必要將分析范圍縮小到易受缺陷或損壞的零件。否則，為缺陷/異常檢測對深度學習網絡進行適當培訓將是一項挑戰。

化學品生產中的視覺檢測

盡管乍一看，視覺檢查方法似乎不是最適合評估化學品制造質量的方法，但事實證明它們是有效的。在典型的化工生產中，樣品會被送到實驗室進行手動測試。這一過程既不高效也不準確，因為少數樣品可能無法代表整個批次的質量。與此同時，在化工生產線上測試每一種產品遠遠不劃算。

制造商可以使用計算機視覺以更快、更便捷的方式評估其質量。視覺質量檢查的機制類似于固體物體的情況——模型使用符合質量標準的化學產品圖像進行訓練，并相應地對裝配線上的產品進行分類。計算機視覺可以根據物質的顏色、分層或物理狀態檢測異常。如果產品已被氧化，則可以自動將其從生產線中分離出來，或將其從生產線中重新定向。

雖然，這種方法有一些局限性，因為化學物質中的一些缺陷是無法檢測到的。然而，視覺檢查可以為化學品制造商采用的質量保證體系增添可參考價值。

視覺檢測系統與定制機器學習模型

雖然市場上有很多視覺檢測系統，但許多公司仍然決定堅持使用定制的機器學習模型。原因很簡單——因為標準視覺解決方案為了適應不同行業的需求，會導致一些行業差異大的產品檢測弊端。

即使它們在一定程度上是靈活的，也不能保證不同行業的個性化檢測需求。例如，用戶可能無法使用自己的訓練數據集訓練系統，被迫使用內置數據庫。如果他們的產品及其功能是獨特的，那么這樣的解決方案可能不足以在執行嚴格的異常檢測需求。

選擇開發定制的機器學習模型，公司可以根據任務的具體情況調整其類型（以上述細胞系檢查為例，BCNN已被證明能提供最準確的結果）。使用自己的模型，他們還可以提取感興趣的區域以提高準確性，而標準系統通常不提供這種可能性。因此，那些選擇定制異常檢測模型而不是標準解決方案的通常會獲得更令人滿意的結果。

基于人工智能的視覺異常檢測在制造業中的優勢

人工智能正在以多種方式徹底改變制造業，帶來諸多好處。通過基于人工智能的視覺檢測，制造商可以通過以下方式降低運營成本：

通過預測性維護防止停機

減少勞動力需求

卸下質檢員的重擔，把他們委派給要求更高的任務

減少退貨和投訴的數量

同時，他們可以提高客戶滿意度，提高公司的聲譽。交付市場的缺陷產品越少，滿意度就越高。

高效制造和高級深度學習異常檢測模型的未來

在質量保證中，基于深度學習的異常檢測方法的廣泛采用是不可避免的。市場上日益激烈的競爭，以及滿足消費者期望的需求，將迫使制造商尋找優化生產線的新方法。將機器學習算法應用于視覺檢測任務就是其中之一，這一舉措可以為大公司節省數大量成本，并提高生產過程的效率。

異常檢測無疑將塑造許多行業的未來，使我們的生活更輕松、更健康。畢竟誰不想收到一個經過全面質量檢查的產品呢？