Узнай, как новейшие модели обнаружения объектов могут помочь автоматизировать проверку качества на производстве.
Проверка качества - важнейшая задача в процессе производства, которая гарантирует соответствие продукции требуемым стандартам качества. Однако оценка качества с помощью традиционных методов контроля может оказаться дорогостоящей по мере увеличения сложности продукции.
Производители переходят на методы проверки на основе глубокого обучения, такие как обнаружение объектов и семантическая сегментация, чтобы снизить затраты на проверку. Глубокое обучение - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая использует компьютерные алгоритмы, называемые нейронными сетями, для выявления сложных закономерностей в данных. Эти методы помогают автоматизировать рабочий процесс инспекции и снизить зависимость от человека-инспектора, анализируя обширные массивы данных, включая изображения и видео.
Благодаря своей универсальности и экономичности контроль качества на основе ИИ значительно повышает рентабельность бизнеса. Согласно отчетам, к 2035 году производственная отрасль может получить от ИИ более 3 триллионов долларов.
В этой статье мы поговорим о том, как методы глубокого обучения могут улучшить качество инспекции и как Ultralytics YOLO11 могут повысить эффективность инспекции в различных отраслях.
Проверка качества оценивает, есть ли в продукте дефекты, аномалии или несоответствия, прежде чем он попадет к потребителю.
Этот процесс может происходить во время производства, когда продукт проходит через сборочную линию, или после производства, но до того, как предметы попадут на линию распределения.
Зачастую она включает в себя людей-экспертов, которые проводят визуальную оценку, чтобы увидеть, отклоняется ли продукт от желаемых стандартов дизайна или не соответствует им.
Однако с ростом требований к качеству производители переходят на автоматизированные подходы глубокого обучения, чтобы добиться большей маневренности и масштабируемости своих операций.
В подходах глубокого обучения используются искусственные нейронные сети, которые работают по принципам человеческого мозга. Сети представляют собой взаимосвязанные слои нейронов. Каждый нейрон выполняет математические вычисления, чтобы проанализировать данные, выявить закономерности и сгенерировать предсказание.
В области проверки качества модели глубокого обучения включают в себя фреймворки компьютерного зрения, которые автоматически обучаются и извлекают характеристики из изображений продуктов.
Разработка моделей компьютерного зрения требует от экспертов обучения нейронной сети на соответствующих наборах данных и проведения валидации на новом наборе данных для проверки производительности.
После проверки эксперты могут развернуть эти модели на камерах и сенсорах, используя различные инструменты развертывания, такие как PyTorch, ONNX, и OpenVINO.
Проверка качества с помощью зрения использует множество методов для обнаружения и локализации повреждений, трещин и отсутствующих элементов. В приведенном ниже списке упоминаются четыре современных подхода глубокого обучения.
Бинарная классификация относится к задаче отнесения изображений к одному из двух классов, например, определение наличия или отсутствия дефекта на объекте.
Основываясь на визуальных данных, модель классификации выдает двоичное решение "да/нет". Они помогают обнаружить отсутствующие предметы. Например, модель классификации может определить, отсутствует или нет в товаре тот или иной предмет.
Многоклассовая классификация - это задача разделения изображений на более чем два класса. Она относит каждое изображение к одной из нескольких заранее определенных категорий.
Например, модель многоклассовой классификации может анализировать изображение продукта и возвращать вероятности для нескольких типов повреждений или трещин, указывая, какой из них присутствует с наибольшей вероятностью.
Это полезно на производстве, где различные дефекты, такие как царапины, вмятины или трещины, могут потребовать различных процедур обработки.
Локализация - это определение конкретного местоположения объекта или особенности на изображении. Она использует модели обнаружения объектов, чтобы предсказать ограничивающие рамки или координаты, которые выделяют конкретную область повреждения.
Это полезно для таких задач, как обнаружение трещин в зданиях или промышленных деталях, когда точное местоположение дефекта необходимо для целенаправленного ремонта.
Например, при обслуживании инфраструктуры модели локализации могут анализировать изображения бетонной конструкции и отмечать точную область, где находится трещина.
Многоклассовая локализация выявляет и определяет местоположение нескольких дефектов на изображении, а также относит каждый дефект к одной из нескольких заранее определенных категорий.
Он использует более продвинутые модели обнаружения объектов, чтобы определить тип и местоположение дефекта и предложить более подробную информацию.
Например, мультиклассовая модель локализации может проанализировать изображение поврежденного предмета и указать тип дефекта, например, царапину или трещину, а также точные координаты дефекта внутри предмета.
Традиционные методы проверки более жесткие, они следуют установленным пользователем правилам и стандартам, таким как пороговые значения, заранее составленные контрольные списки и критерии "прошел/не прошел".
Например, в технике видения, основанной на правилах, эксперты определяют идеальный цвет, форму и размер конкретного продукта. Система уведомляет экспертов, если камера или другое устройство для захвата изображения обнаруживает отклонения от этих стандартов.
Подходы, основанные на глубоком обучении, обеспечивают большую гибкость при построении более сложных систем обнаружения. Эти подходы предполагают сбор и аннотирование обширных наборов данных с изображениями дефектных объектов. Эксперты используют аннотированные данные для обучения моделей обнаружения объектов, таких как Ultralytics YOLO11. После обучения они могут внедрить модель в камеры или датчики для получения изображений и выявления дефектов в реальном времени.
В следующем разделе мы рассмотрим, как YOLO11 можно использовать для проверки качества.
You-Only-Look-Once (YOLO ) - это современная модель обнаружения объектов в реальном времени (SOTA), известная своей высокой точностью, адаптивностью и скоростью. Ее последней итерацией является Ultralytics YOLO11, которая улучшает предыдущие версии в плане извлечения признаков, скорости, точности и адаптивности.
Он обладает улучшенной архитектурой для более точного извлечения признаков и включает оптимизированные обучающие конвейеры для более высокой скорости обработки. Он более эффективен с вычислительной точки зрения, имеет на 22 % меньше параметров и более высокие показатели точности, чем его предшественники.
Благодаря своей универсальности YOLO11 может помочь улучшить рабочие процессы проверки качества в различных областях. Он может помочь обнаружить аномалии, повреждения, трещины, недостающие элементы и ошибки в упаковке продуктов, выполняя такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация.
Давай рассмотрим несколько способов, с помощью которых модели компьютерного зрения могут использоваться в производственной сфере.
Модели компьютерного зрения могут проверить, есть ли в продукте все необходимые элементы. Они могут обнаружить недостающие компоненты в собранных продуктах, чтобы убедиться в их комплектности.
В производстве электроники выявление недостающих компонентов, неправильно расположенных деталей или проблем с пайкой имеет решающее значение для обеспечения надежности конечного продукта и его нужной функциональности.
Модели обнаружения объектов, такие как YOLO11 можно обучить обнаруживать недостающие или неправильно расположенные компоненты на печатных платах. Она может анализировать изображения плат в режиме реального времени и выявлять такие дефекты, как недостающие резисторы или конденсаторы. Это позволит убедиться в правильности сборки каждого устройства перед отправкой.
Обнаружение трещин - еще одна задача обнаружения, которая анализирует изображения или данные датчиков, чтобы точно определить местоположение, размер и серьезность трещины.
Автомобильная промышленность - один из примеров, когда обнаружение трещин в многочисленных компонентах, таких как шестерни и тормозные системы, необходимо для обеспечения их соответствия стандартам безопасности.
Модели вроде YOLO11 можно обучить быстрому обнаружению таких дефектов, как поверхностные царапины или трещины в сложных автомобильных компонентах.
С помощью задач компьютерного зрения можно обнаружить различные типы повреждений на поверхности продукта, такие как царапины, вмятины и деформации.
Текстильная промышленность может значительно выиграть от обнаружения повреждений на основе ИИ, используя модели обнаружения и сегментации объектов, такие как YOLO11. С их помощью можно выявить такие дефекты, как разрывы, дыры, пятна или несоответствия ткани в процессе производства.
Обнаружение аномалий относится к задаче анализа дизайна, структуры, внешнего вида и размера продукта, чтобы оценить, не отклоняются ли эти свойства от желаемых стандартов.
В фармацевтическом производстве обнаружение аномалий жизненно важно для обеспечения качества и безопасности лекарственных препаратов. Производители могут использовать YOLO11 для обнаружения таких нарушений, как несоответствие формы и размера таблеток, изменение цвета или наличие инородных частиц.
Еще один пример использования моделей компьютерного зрения в производстве - упаковка и маркировка в промышленности. Например, индустрия продуктов питания и напитков должна соответствовать строгим стандартам безопасности и соответствия требованиям потребителей.
Такие модели, как YOLO11 , помогут обнаружить такие ошибки в упаковке, как неправильная маркировка, поврежденная упаковка или отсутствие защитных пломб. Также они могут проверить правильность расположения этикеток с четкими штрих-кодами или сроками годности.
Это гарантирует, что продукция соответствует отраслевым нормам и готова к распространению среди потребителей.
Системы проверки качества на основе ИИ все еще развиваются и сталкиваются с многочисленными проблемами. Вот несколько ограничений и будущих направлений исследований, которые следует учитывать при разработке этих технологий.
Инспекция качества на основе глубокого обучения переживает экспоненциальный прогресс благодаря постоянному развитию различных моделей обнаружения объектов. С помощью проверки качества на основе ИИ производители могут добиться большей масштабируемости и гибкости по сравнению с традиционными подходами.
Компании могут использовать такие модели, как YOLO11 , для автоматизации процесса проверки, используя преимущества ее улучшенной архитектуры и возможностей извлечения признаков, что приводит к повышению точности и скорости.
Ты можешь узнать больше о YOLO11 и других моделях обнаружения объектов, заглянув в наш репозиторий на GitHub и приняв участие в работе нашего активного сообщества. Узнай, как Ultralytics переосмысливает производство с помощью современных фреймворков глубокого обучения.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
