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深度學(xué)習(xí)如何讓傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)買單

lPCU_elecfans ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃山明 ? 2020-10-31 09:17 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/黃山明)隨著當(dāng)前工業(yè)制造技術(shù)的高速發(fā)展,機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)逐步成為工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)過程中不可或缺的關(guān)鍵組成部分。從功能上看,機(jī)器視覺的主要作用是利用機(jī)器替代人眼,通過機(jī)器的視覺能力,實(shí)現(xiàn)對物體的識別、檢測、測量、工業(yè)機(jī)器人的定位引導(dǎo)等功能。 從技術(shù)角度來看,傳統(tǒng)的工業(yè)視覺通過高分辨率圖像對物體進(jìn)行檢測或識別。那么是否可以結(jié)合人工智能技術(shù),讓機(jī)器視覺變得更加智能,更加精準(zhǔn)呢?答案顯然是可以的,并且已經(jīng)有許多廠商在這條道路上快速前行。 據(jù)國內(nèi)公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2018年中國機(jī)器視覺行業(yè)銷售總額為83.9億元,比上年同期增長21.6%;研發(fā)投入增長至11.7億元,同比增長32.8%。

據(jù)專業(yè)調(diào)研機(jī)構(gòu)Grand View Research的預(yù)測,到2025年,全球機(jī)器視覺市場空間將超過180億美元,年均復(fù)合增速7.7%,快速增長的市場也吸引了諸多玩家投身其中。 深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器視覺定義缺陷更快速 以外觀缺陷檢測為例,傳統(tǒng)的工業(yè)視覺需要由專業(yè)的人員對機(jī)器進(jìn)行大量的調(diào)試,繁復(fù)的調(diào)試工作不僅需要大量的工時(shí),同時(shí)還需要品管人員進(jìn)行反復(fù)的校核,最終進(jìn)入產(chǎn)線檢測。而將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)視覺相結(jié)合,將極大地優(yōu)化作業(yè)流程。 康耐視華南區(qū)銷售經(jīng)理劉墨在接受電子發(fā)燒友采訪時(shí)稱:“與過去的機(jī)器視覺技術(shù)不同的是,傳統(tǒng)機(jī)器視覺在前期需要做許多參數(shù)的調(diào)試,而深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺是做一種定義的判斷,根據(jù)給出樣品照片為產(chǎn)品的缺陷下一個(gè)定義?!?

深度學(xué)習(xí)工具|康耐視 與傳統(tǒng)視覺一個(gè)明顯的區(qū)別就是,只要有足夠的數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺可以極大縮減前期調(diào)試工作的時(shí)間,只需要將數(shù)據(jù)輸入給機(jī)器,就能由機(jī)器完成建模,以及形成對缺陷的認(rèn)知。 劉墨表示:“康耐視是一家專注于機(jī)器視覺的公司,因此在深度學(xué)習(xí)具有一定優(yōu)勢,一個(gè)是訓(xùn)練樣本的數(shù)量并不需要太大,單個(gè)類型的缺陷(如劃傷、壓痕),僅需要20張左右的圖片訓(xùn)練就能夠完成初步識別;此外,在訓(xùn)練時(shí)間上,康耐視也有一定優(yōu)勢,過去一家擁有8000張圖片素材的客戶,訓(xùn)練只花費(fèi)了20分鐘左右,而許多廠商的做法是今天晚上將圖片輸入進(jìn)去,第二天早上再來看結(jié)果。” 不過這樣會產(chǎn)生一個(gè)問題,即識別樣品較少,只能讓機(jī)器初步對某個(gè)缺陷產(chǎn)生認(rèn)知,但這個(gè)認(rèn)知并不完善。深圳市深視創(chuàng)新科技有限公司大客戶經(jīng)理武栓弟表示:“大多數(shù)采用深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺公司,都能用少數(shù)的圖片完成識別,并出具初級報(bào)告,但要達(dá)到很好的識別效果,還需要更多的樣品照片訓(xùn)練才行。”

劉墨也表示,如果要機(jī)器視覺達(dá)到較好的識別,除了需要足夠的樣品照片訓(xùn)練之外,檢測結(jié)果還需要與品管進(jìn)行對照,來加強(qiáng)準(zhǔn)確性。 將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在傳統(tǒng)視覺上的優(yōu)點(diǎn)顯而易見,可以節(jié)省大量前期準(zhǔn)備工作,同時(shí)不用更改結(jié)構(gòu),準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)投喂即可。當(dāng)然,缺點(diǎn)同樣在于數(shù)據(jù),盡管用少量的樣品圖片就能夠完成機(jī)器的識別,但想要獲得較好的識別效果,也必須準(zhǔn)備足夠的樣本才行。 成本將近10倍 深度學(xué)習(xí)為何這么貴? 對于工業(yè)制造而言,一項(xiàng)成熟的技術(shù)除了能夠提高生產(chǎn)效率外,還需要降低成本,這才能得到快速的推廣。那么具體到深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺技術(shù)而言,其表現(xiàn)又如何呢? 劉墨認(rèn)為,成本是相對的,同時(shí)這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)也主要是為了替代人工,行業(yè)內(nèi)通常是一年半可以收回成本,而康耐視解決方案的成本,可以在一年內(nèi)收回。 從具體的價(jià)格來看,據(jù)武栓弟透露,一套不含生產(chǎn)線的深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺解決方案價(jià)格在16萬元左右。但一套傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測方案價(jià)格是多少呢?據(jù)深圳市倍諾自動(dòng)化設(shè)備有限公司副總經(jīng)理瞿劍飛表示,一套普通的機(jī)器視覺方案價(jià)格在2萬以內(nèi)。 為何深度學(xué)習(xí)解決方案價(jià)格會高出這么多?一個(gè)是開發(fā)過程需要基于工具的規(guī)則變成與基于實(shí)例的培訓(xùn),同時(shí)在硬件投入上,深度學(xué)習(xí)需要更多的處理和存儲。

工業(yè)圖像缺陷樣本管理系統(tǒng)|深視創(chuàng)新 當(dāng)然,貴有貴的好處,深度學(xué)習(xí)可以在沒有明確編程的情況下解決特定任務(wù)。以產(chǎn)品劃痕缺陷檢測為例,傳統(tǒng)視覺中對于這種檢測需要進(jìn)行嚴(yán)格的定義,通過設(shè)定不同的尺寸來看機(jī)器判斷什么是劃痕,而深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)的喂養(yǎng),識別出不在喂養(yǎng)數(shù)據(jù)之內(nèi)的劃痕缺陷。 此外,對于傳統(tǒng)機(jī)器視覺而言,檢測具有復(fù)雜表面紋理和外觀變化的視覺相似部件是一個(gè)困難的挑戰(zhàn)。同時(shí)檢測現(xiàn)場還存在多個(gè)變量,如光照、顏色變化、曲率等,一些缺陷檢測用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺很難做到,而深度學(xué)習(xí)為解決這些問題帶來了可能。 傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測在面對這些問題時(shí),需要不斷的進(jìn)行調(diào)試,以及外部環(huán)境的配合,檢測準(zhǔn)確率的提升是一個(gè)繁瑣的工作,但通過深度學(xué)習(xí),只需要持續(xù)的進(jìn)行樣品數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,便能不斷的提高機(jī)器視覺檢測的準(zhǔn)確度。

不過瞿劍飛也提出了一個(gè)觀點(diǎn),雖然深度學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)更好的解決傳統(tǒng)機(jī)器視覺的檢測難點(diǎn)問題,但這些問題很多可以通過外部調(diào)試進(jìn)行完善,比如可以通過加強(qiáng)光照解決現(xiàn)場燈光復(fù)雜的問題。而對于企業(yè)而言,很難完全利用到深度學(xué)習(xí)中的所有功能,那么對于這個(gè)企業(yè)而言,那些多余的功能就是一種浪費(fèi)。因此,選擇深度學(xué)習(xí)還是傳統(tǒng)機(jī)器視覺,需要企業(yè)自己去衡量。 深度學(xué)習(xí)能替代傳統(tǒng)機(jī)器視覺嗎? 需要注意的是,深度學(xué)習(xí)并非適合所有檢測場景,如在流水生產(chǎn)線中,產(chǎn)線不停的情況下進(jìn)行快速檢測。劉墨表示這種情況可以使用傳統(tǒng)機(jī)器視覺方案解決。 廣東廣源智能科技有限公司便是一家通用智能高速機(jī)器視覺平臺,據(jù)其銷售工程師王呂森介紹,其平臺正是適用于產(chǎn)線高速機(jī)器視覺檢測的,不過高速檢測必須具備幾項(xiàng)條件,一個(gè)是缺陷種類少,另一個(gè)是產(chǎn)品形狀規(guī)范,如對塑料瓶的檢測。

王呂森表示,他們也嘗試過深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺,但發(fā)現(xiàn)其中還存在一個(gè)問題,深度學(xué)習(xí)可以快速形成對缺陷的認(rèn)知是建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的。但對于許多企業(yè)而言,前期缺陷數(shù)據(jù)的收集比較欠缺,這時(shí)就需要廠商進(jìn)行協(xié)助。 劉墨對此還舉了一個(gè)案例,今年疫情期間,某家LED芯片半導(dǎo)體公司返工困難,質(zhì)檢人員稀缺,為廠商帶來了極大地困難??的鸵曂ㄟ^深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品,陪同客戶在現(xiàn)場做了將近一個(gè)月的驗(yàn)證,對放大200倍的芯片圖片進(jìn)行分析判斷,成功的將之前由人工判斷的缺陷檢測出來,而且檢測穩(wěn)定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工。 特殊時(shí)期可以理解,但對于普通工廠而言,如果要求原廠派人員在現(xiàn)場進(jìn)行長時(shí)間的調(diào)試,其成本顯然不低。 對此,武栓弟提出,可以通過多設(shè)備聯(lián)機(jī)質(zhì)檢進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,即采用聯(lián)網(wǎng)的方式,能有效節(jié)省人力成本。但這種情況只適用于可以聯(lián)網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺設(shè)備中,而對于不可聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備,只能由工程師進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)試。

劉墨提出了一個(gè)較為完善的解決方案,即廠商自己學(xué)習(xí)建模,檢測新的產(chǎn)品。康耐視也傾向讓客戶自己學(xué)習(xí),一個(gè)是客戶對自己的工藝更加熟悉,可以更準(zhǔn)確的把握自己的需求。另一個(gè)則是廠商可能在生產(chǎn)中產(chǎn)生一些隨機(jī)的要求,設(shè)備商可能需要時(shí)間前往現(xiàn)場才能滿足客戶的相關(guān)需求,但客戶如果能夠熟悉產(chǎn)品能夠自己很快的進(jìn)行重新調(diào)試。 此外,深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺并不針對單一產(chǎn)品。武栓弟表示,深度學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢便是體現(xiàn)在其靈活性上。通過重新建模,可以很快將這套設(shè)備應(yīng)用到其他產(chǎn)品的檢測當(dāng)中。 從這一點(diǎn)來看,對比傳統(tǒng)機(jī)器視覺,深度學(xué)習(xí)可以通過訓(xùn)練,很快適應(yīng)新產(chǎn)品的檢測,意味著買一套方案可以適應(yīng)所有的解決場所,這是過去很難做到的。但針對特殊場景,如生產(chǎn)線的快速檢測,還是傳統(tǒng)視覺的強(qiáng)項(xiàng)??梢哉J(rèn)為深度學(xué)習(xí)是過去機(jī)器視覺的有利補(bǔ)充,雙方并非替代的關(guān)系。 小結(jié) 總體而言,深度學(xué)習(xí)是機(jī)器視覺的一種延伸。企業(yè)向智能工廠的轉(zhuǎn)變推動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展,而對檢測提出更高的要求,加上如今電腦技術(shù)的發(fā)展,讓深度學(xué)習(xí)有了用武之地。需要注意的是,傳統(tǒng)機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)是互補(bǔ)而非替代的關(guān)系,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),可以為廠商帶來最重要的差異化以及更豐厚的利潤,在傳統(tǒng)機(jī)器視覺已經(jīng)高度成熟的今天,新的可行性技術(shù)也意味著新的財(cái)富密碼。

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:成本上漲近10倍 深度學(xué)習(xí)如何讓傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)買單?

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    如何使用PyTorch進(jìn)行數(shù)字圖像處理,它借助攝像頭來獲取視頻的圖像信息,然后通過已有的圖像識別框架模型經(jīng)深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化以達(dá)到更精準(zhǔn)的識別結(jié)果,從而為進(jìn)一步的執(zhí)行處理提供數(shù)據(jù)支持和依據(jù)。而《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)
    發(fā)表于 01-01 15:50

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    用于開發(fā)生物學(xué)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。盡管深度學(xué)習(xí)(一般指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)是一個(gè)強(qiáng)大的工具,目前也非常流行,但它的應(yīng)用領(lǐng)域仍然有限。與深度
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:16 ?1986次閱讀
    <b class='flag-5'>傳統(tǒng)</b><b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法和應(yīng)用指導(dǎo)