了解最新的物体检测模型如何帮助实现制造过程中的自动质量检测。
质量检测是生产过程中的一项关键任务，可确保产品符合规定的质量标准。然而，随着产品复杂性的增加，使用传统检测方法评估质量的成本可能会很高。
制造商正在转向基于深度学习的检测技术，如 物体检测和语义分割，以降低检测成本。深度学习是 人工智能（AI）的一个子领域，它使用称为神经网络的计算机算法来识别数据中的复杂模式。这些技术通过分析大量数据集（包括图像和视频），帮助实现检测工作流程自动化，减少对人工检测人员的依赖。
由于其多功能性和成本效益，基于人工智能的质量保证大大提高了企业的盈利能力。报告显示，到 2035 年，制造业可从人工智能中获得超过3 万亿美元的收益。
本文将讨论深度学习方法如何改进质量检测，以及Ultralytics YOLO11 如何增强多个行业的检测能力。
质量检验是在产品到达消费者手中之前，对产品是否存在缺陷、异常或不一致进行评估。
这一过程可以发生在产品通过装配线的生产过程中，也可以发生在生产之后但在产品进入分销线之前。
通常情况下，这需要人类专家进行视觉评估，以确定产品是否偏离或不符合预期的设计标准。
然而，随着质量要求的提高，制造商正在转向自动深度学习方法，以提高运营的灵活性和可扩展性。
深度学习方法使用人工神经网络，其工作原理与人脑相同。这些网络由层层相互连接的神经元组成。每个神经元都执行数学计算，以分析数据、识别模式并生成预测。
在质量检测中，深度学习模型包括计算机视觉框架，可自动学习和提取产品图像中的特征。
开发计算机视觉模型需要专家在相关数据集上训练神经网络，并在新数据集上运行验证以检查性能。
经过验证后，专家们就可以使用各种部署工具在摄像机和传感器上部署这些模型，例如 PyTorch, ONNX和 OpenVINO.
基于视觉的质量检测使用多种方法来检测和定位损坏、裂缝和缺失项目。下面列出了四种现代深度学习方法。
二元分类指的是将图像分为两类中的一类，例如确定物体是否存在缺陷。
基于视觉数据，分类模型会输出 "是"/"否 "的二元判定。它们有助于检测缺失物品。例如，分类模型可以检测产品中是否缺少某个物品。
多类分类是将图像分为两个以上类别的任务。它将每幅图像分配到多个预定义类别中的一个。
例如，多类分类模型可以分析产品图像，并返回多种损坏或裂纹类型的概率，指出哪种类型最有可能存在。
这在制造过程中非常有用，因为在制造过程中，各种缺陷（如划痕、凹痕或裂纹）可能需要不同的处理程序。
定位是指识别图像中物体或特征的具体位置。它使用对象检测模型来预测突出特定损坏区域的边界框或坐标。
这对于建筑物或工业部件的裂缝检测等任务非常有用，因为在这些任务中，需要精确定位缺陷位置，以便进行有针对性的维修。
例如，在基础设施维护中，定位模型可以分析混凝土结构的图像，并标记出裂缝所在的确切区域。
多类定位可识别和定位图像中的多个缺陷，同时还可将每个缺陷归入多个预定义类别之一。
它使用更先进的物体检测模型来确定缺陷的类型和位置，从而提供更详细的信息。
例如，多类定位模型可以分析受损物品的图像，并指出缺陷的类型（如划痕或裂纹）以及缺陷在物体内部的确切坐标。
传统的检查方法比较死板，要遵循用户定义的规则和标准，如阈值、预先定义的检查清单和通过/未通过标准。
例如，在基于规则的视觉技术中，专家定义了特定产品的理想颜色、形状和尺寸。如果摄像头或其他图像捕捉设备检测到与这些标准有偏差，系统就会通知专家。
深度学习方法为构建更复杂的检测系统提供了更大的灵活性。这些方法涉及收集和注释大量的缺陷物体图像数据集。专家使用注释数据来训练物体检测 模型，如Ultralytics YOLO11。训练完成后，他们就可以在摄像头或传感器中部署模型，实时捕捉图像并识别缺陷。
在下一节中，我们将了解 YOLO11 如何用于质量检测。
You-Only-Look-Once (YOLO) 是一种先进的（SOTA）实时物体检测模型，以其高精度、高适应性和高速度而著称。它的最新版本是Ultralytics YOLO11，在 特征提取、速度、准确性和适应性方面都比之前的版本有所提高。
它采用了更好的架构，可实现更精确的特征提取，还包括优化的训练管道，可实现更快的处理速度。与前代产品相比，它的计算效率更高，参数减少了 22%，准确率也更高。
凭借其多功能性，YOLO11 可以帮助改进多个领域的质量检测工作流程。通过执行对象检测和分割等任务，它可以帮助检测产品中的异常、损坏、裂缝、缺失项目和包装错误。
让我们来看看计算机视觉模型在制造业中的几种应用方式。
计算机视觉模型可以检查产品是否包含所有必需品。它们可以检测组装产品中缺少的部件，以确保完整性。
在电子产品制造过程中，识别缺失元件、错位零件或焊接问题对于确保最终产品的可靠性和正确功能至关重要。
像 YOLO11这样的物体检测模型可以通过训练来检测电路板上丢失或错位的元件。它可以实时分析电路板的图像，并识别缺失的电阻器或电容器等缺陷。这将确保每个单元在装运前的组装正确无误。
裂缝检测是另一项检测任务，它通过分析图像或传感器数据来确定裂缝的位置、大小和严重程度。
例如，汽车行业需要检测齿轮和制动系统等多个部件的裂纹，以确保它们符合安全标准。
通过对 YOLO11 等模型进行训练，可以快速检测复杂汽车部件的表面划痕或裂纹等缺陷。
利用计算机视觉任务，计算机视觉可以帮助检测产品表面的各类损坏，如划痕、凹痕和变形。
通过使用 YOLO11 等对象检测和分割模型，纺织业可以从基于人工智能的损伤检测中大大受益。它可以识别生产过程中的缺陷，如撕裂、破洞、污渍或织物不一致。
异常检测是指对产品的设计、结构、外观和尺寸进行分析，以评估这些属性是否偏离所需的标准。
在药品生产中，异常检测对于确保药品的质量和安全至关重要。制造商可以使用 YOLO11 检测片剂形状、尺寸、褪色或异物颗粒等不规则情况。
计算机视觉模型可用于制造业的另一个例子是包装和标签行业。例如，食品和饮料行业必须满足消费者安全和合规的严格标准。
YOLO11 等型号可帮助检测包装错误，如标签不正确、包装损坏或缺少安全封条。它还能验证标签是否正确放置，条形码或有效期是否清晰。
这可确保产品符合行业规定，并可随时分销给消费者。
基于人工智能的质量检测框架仍在不断发展，并面临诸多挑战。以下是这些技术需要考虑的一些局限性和未来研究方向。
由于不同物体检测模型的不断发展，基于深度学习的质量检测正经历着指数级的进步。与传统方法相比，利用基于人工智能的质量检测，制造商可以实现更高的可扩展性和灵活性。
公司可以利用 YOLO11 等模型来实现检测过程的自动化，利用其增强的架构和特征提取功能，实现更高的精度和更快的速度。
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