專業(yè)做視覺，認(rèn)真做研發(fā)。智造之眼視覺團隊堅持突破技術(shù)，執(zhí)著產(chǎn)品，深入應(yīng)用，持之以恒的打造中國的視覺品牌，為世界提供又好又便宜的視覺產(chǎn)品和服務(wù)。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

智造之眼-KENEXS

深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。

目前深度學(xué)習(xí)在各行業(yè)中已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用，例如：臉部識別手機解鎖或識別社交媒體照片上的好友；醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用，幫助診斷癌癥等疾病。

以及流視頻和音樂服務(wù)上或在購物網(wǎng)站上的推薦引擎；電子郵件中的垃圾郵件過濾器以及信用卡欺詐檢測；工業(yè)領(lǐng)域焊點質(zhì)量檢測、半導(dǎo)體制作流程檢測、異物檢測、分類檢測、缺陷檢測等。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用流程

智造之眼-KENEXS

智造之眼?深度學(xué)習(xí)應(yīng)用流程主要包括五個階段：數(shù)據(jù)采集、模型設(shè)計、場景測試、產(chǎn)線驗證和系統(tǒng)流程控制。

焊點狀態(tài)檢測

CASE

端子點焊常用于連接電氣設(shè)備中的金屬組件。堅固耐久的焊點可延長產(chǎn)品的使用壽命，提高整體產(chǎn)品質(zhì)量，然而人工目檢效益低、成本高、限制性大，相較而言，基于深度學(xué)習(xí)的焊點檢測方式能夠快速仔細(xì)地檢測每個元件的焊接狀態(tài)，適應(yīng)自動化生產(chǎn)的檢測需求。以下檢測流程以焊點狀態(tài)檢測為例展開說明。

第1階段：數(shù)據(jù)采集

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用需要準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)，主要包含以下三個步驟：

大量圖像數(shù)據(jù)的收集和圖像的分類、標(biāo)注、清洗是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的前提。如果數(shù)據(jù)樣本采集不夠均勻、充分，將可能影響自動化檢測的準(zhǔn)確性。

第2階段：模型設(shè)計

第二階段是模型設(shè)計，主要包括以下三個方面的內(nèi)容：

為了防止模型設(shè)計方面的錯誤，需要對結(jié)果進(jìn)行評估，再進(jìn)行優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計好之后還要給模型“喂”數(shù)據(jù)，不斷進(jìn)行迭代。

深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程：

第3階段：場景測試

模型建成之后，需要驗證深度學(xué)習(xí)模型在實際場景中能否成功檢測出有缺陷的點焊，此階段同樣有三個步驟：

在產(chǎn)線部署前，重復(fù)的場景測試也必不可少。使用配備深度學(xué)習(xí)模型的視覺設(shè)備對生產(chǎn)中的產(chǎn)品焊點進(jìn)行檢測，同時人工對這些焊點進(jìn)行判斷，找到差異，并利用差異優(yōu)化模型，使得設(shè)備判斷結(jié)果符合生產(chǎn)要求。

第4階段：產(chǎn)線驗證

按照以下三個步驟將深度學(xué)習(xí)解決方案部署到生產(chǎn)產(chǎn)線中驗證：

產(chǎn)線驗證生成的數(shù)據(jù)可用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以識別更加細(xì)微的缺陷，提升良率分析準(zhǔn)確性，評估深度學(xué)習(xí)軟件的整體有效性。

在深度學(xué)習(xí)解決方案確定之后，制造商須決定是選擇完全自動化檢測系統(tǒng)，還是選擇機器與少量人工檢測相結(jié)合的系統(tǒng)。

第5階段：系統(tǒng)流程控制

前四個階段旨在提升焊點檢測判斷的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，系統(tǒng)流程控制是指判斷之后的流程：

若判斷為OK焊點，則控制系統(tǒng)將元件轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)線上。反之，若判斷為NG，首先識別缺陷類型，若顯示為可修復(fù)的缺陷，則將元件交付至維修區(qū)；若顯示為不可修復(fù)的缺陷，則將元件交付至廢料區(qū)；而若是遇到不確定的缺陷則收集起來將其交付給人工檢測員進(jìn)行處理。

場景和缺陷分類流程：

智造之眼?深度學(xué)習(xí)應(yīng)用流程總體可分為兩大類：前期模擬和學(xué)習(xí)人工檢測員進(jìn)行判斷，后期輸出結(jié)果進(jìn)行分類控制，兩者都需要在大量的數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。智造之眼?科學(xué)設(shè)計各應(yīng)用流程，在盡量簡化前期準(zhǔn)備工作的基礎(chǔ)上為客戶提供穩(wěn)定且準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)解決方案。

深度學(xué)習(xí)其他行業(yè)應(yīng)用—水果分類檢測：