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在工業(yè)生產中，由于生產和運輸環(huán)境中的不可控因素，容易產生劃傷、擠壓和劃傷等缺陷。大多數(shù)缺陷都非常小，甚至很難用肉眼識別。這些缺陷造成的不良品率極大地制約了行業(yè)的發(fā)展。在中國制造業(yè)轉型升級過程中，產品質量應銷往歐美等發(fā)達國家，使產品更具競爭力。缺陷產品最終不能出現(xiàn)在成品中是不可避免的。一方面，如果可以提前發(fā)現(xiàn)并消除缺陷零件，可以創(chuàng)造成本優(yōu)勢。另一方面，人工檢測一般是在強光或顯微鏡下進行。人們容易疲勞和誤判，對經驗的要求也很高。現(xiàn)在在大多數(shù)工廠要找到檢測人員并不容易。在各種因素的驅動下，自動化、智能化的外觀檢測產生了巨大的市場需求。然而，許多工廠剛剛從人工轉向視覺，市場潛力無限

除了人工檢測外，使用機器視覺技術進行缺陷檢測是最常見的做法，機器視覺需要依賴兩個部分：硬件模塊和軟件模塊。硬件模塊最重要的功能是圖像采集，軟件模塊主要負責圖像處理、分析和檢測。機器自動外觀檢測一般采用傳統(tǒng)的視覺算法方法，主要包括面積分析、顏色提取、差異比較、灰色分析、斑點計算等，但這些方法依賴于被測對象，存在檢測效率低、誤檢率高、針對不同目標進行有針對性編碼等問題。隨著深度學習圖像檢測技術的發(fā)展，尤其是在自動特征提取和端到端檢測方面，它表現(xiàn)出良好的性能，使深度學習網(wǎng)絡能夠準確、快速地從圖像中識別目標，并具有較強的魯棒性。因此，基于深度學習的圖像檢測技術在缺陷檢測領域受到了越來越多的關注

有許多傳統(tǒng)的圖像特征提取和圖像線分析算法，可以使用halcom的傳統(tǒng)圖像特征提取算法。例如，在對數(shù)據(jù)進行去噪后，可以使用open CV中的邊緣檢測算法來定位和檢測圖像邊緣。通過差分和微分的方法找到符合特征的邊緣信息，然后通過一些人工設計的特征提取算法對信息進行匹配，找到符合缺陷特征的信息，從而完成缺陷檢測

與傳統(tǒng)的需要人工提取特征的方法相比，深度學習中的圖像分析操作相對簡單。它主要依賴于深度學習算法訓練的模型。在檢測過程中，模型會根據(jù)訓練過程中自動學習到的模型特征，對卷積運算提取的圖像特征進行檢測和判斷，然后給出“其他”判斷結果。在使用深度學習的過程中，省略了人工圖像處理和特征提取的操作，并用深度卷積神經網(wǎng)絡代替人來完成這些操作。此外，對于復雜的特征，卷積神經網(wǎng)絡將比這些工作中的人更好

近年來，深度學習的應用效果越來越好，這在很大程度上取決于當前信息時代大數(shù)據(jù)的應用。例如，目前，為了加強社區(qū)內外的門禁管理，許多社區(qū)使用了廣泛使用的人臉識別設備，甚至使用了戴口罩的人臉檢測，希望不脫口罩就能識別居民。如果這樣的設備要滿足日常使用的需要，就需要服務器算法中經過適當訓練的模型的支持，這樣的模型需要大量的人臉數(shù)據(jù)來饋送。相對而言，人臉數(shù)據(jù)很容易收集和標記。只要將采集設備設置在交通量大的區(qū)域，一天就可以采集數(shù)千張人臉照片。對于人臉照片，普通的標記人員可以更好地完成標記。然而，在工業(yè)生產現(xiàn)場，產量相對較高，測試目標是專業(yè)的。需要更多的專業(yè)人員來判斷缺陷內容，無法滿足大量缺陷樣本的采集。由于樣本數(shù)量太少，訓練模型時存在擬合問題。因此，為了分析目標檢測中典型算法的優(yōu)缺點，為了解決小樣本學習過程中的模型過擬合問題，需要提出靈活的模型網(wǎng)絡缺陷檢測算法框架

目前，深度學習技術在工業(yè)領域的實際應用，在生產線上運行正常，效果良好，其中大部分是ALFA深度學習軟件，我估計開源深度學習算法可能包裝得很好，但實際情況是幾乎沒有任何產業(yè)落地，所以所謂的開源深度學習標簽軟件是一堆雞毛，根本無法商業(yè)化。由于擁有一整套機器視覺檢測設備，它是一套完整的集成產品，包括運動控制、人機界面、數(shù)據(jù)管理、機器視覺（傳統(tǒng)）、機器視覺（AI）、機械設計、電氣部件、生產組織管理等因素。不僅解決了人工智能算法的問題，你還可以制造機器或把它做好。它是職業(yè)能力的集合。畢竟，一些細分領域的檢測設備數(shù)量較少，無法像汽車那樣大規(guī)模應用，以獲得大規(guī)模的資金投入，吸引大量高素質人才。自動化設備實際上是一個高度專業(yè)化的領域。當技術門檻很高，收入和待遇持平時，很難吸引985所大學等大批頂尖人才加入。

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