深度學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用: 缺陷檢測

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本文轉(zhuǎn)自|AI算法與圖像處理

? ? ? 隨著機(jī)器視覺，工業(yè)自動化的快速發(fā)展，工業(yè)4.0的概念已經(jīng)被提上日程。傳統(tǒng)很多需要人工來手動操作的工作，漸漸的被機(jī)器所替代。這當(dāng)然也是人類科技進(jìn)步和發(fā)展的必然趨勢，工業(yè)的進(jìn)步到頭來還是服務(wù)于人類，給人類帶來高質(zhì)量的生活體驗，而不是整天做著乏味無趣的工作。

? ? 這里我要討論的話題是關(guān)于缺陷檢測機(jī)器自動化方面，先說下現(xiàn)狀吧，在富士康，伯恩光學(xué)，藍(lán)思，信利等國內(nèi)幾大知名半導(dǎo)體制造廠商的朋友肯定看到過下面的畫面。

? ? ?近幾年隨著智能手機(jī)，平板，各種觸摸設(shè)備的火速發(fā)展，促進(jìn)了玻璃半導(dǎo)體行業(yè)的巨大需求。讀者不乏看看周邊的朋友，我想平均每個人都至少有2部移動設(shè)備吧，一部手機(jī)，一部平板。但是使用者有沒有思考過這些電子產(chǎn)品的構(gòu)成。我們就拿屏幕和內(nèi)部芯片來舉個例子。

? ? 每一臺智能觸摸設(shè)備都會佩戴一塊屏幕，其中就有蓋板玻璃。蓋板玻璃在安裝在觸摸設(shè)備之前，在類似圖一，圖二的車間中經(jīng)過了好幾道檢測工序， 其中很關(guān)鍵的一道工序就需要無數(shù)QC質(zhì)檢的火眼金金幫我們剔除掉有缺陷的玻璃， 最終來到我們用戶手中的玻璃是沒有缺陷，或者說基本沒有缺陷的。當(dāng)我們看到圖二中的情景，我們是否想用如今的高科技來解救一下他們繁瑣無趣的工作，當(dāng)然我這樣說肯定有人反對。

? ? ?Anyway, 上面之所以說了這么多，還是想讓大家清楚的知道現(xiàn)在工業(yè)界的一個真正的需求， 所以下面我們要討論的話題就是如何來解救現(xiàn)在工廠中正在睜大眼睛，埋頭檢測玻璃或者其他物體表面缺陷的少女們～

? ?但是這些傳統(tǒng)的方法來做缺陷檢測大多都是靠人來特征工程， 從形狀，顏色， 長度，寬度，長寬比來確定被檢測的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行缺陷檢測。這樣的方法當(dāng)然在一些簡單的case中已經(jīng)應(yīng)用的很好， 唯一的缺點是隨著被檢測物體的變動，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會造成不能重用的現(xiàn)實。

? 總結(jié)：傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法通常處理容易提取，容易量化的特征：顏色、面積、圓度、角度、長度等。

? ? 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)， 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多人眼很難去直接量化的特征， 深度學(xué)習(xí)可以搞定， 這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統(tǒng)算法無法量化，或者說很難去做到的， 深度學(xué)習(xí)可以搞定。特別是在圖像分類， 目標(biāo)檢測這些問題上取得了顯著的提升。下圖是近幾年來深度學(xué)習(xí)在圖像分類問題上取得的成績。

下圖是近幾年來深度學(xué)習(xí)算法在目標(biāo)檢測問題上的發(fā)展。

? ? ?之所以提出上面的算法， 是因為這些算法給其他領(lǐng)域提供了很多參考和借鑒意義。比如本文討論的缺陷檢測， 上面的很多網(wǎng)絡(luò)的特點，以及方法都給了我們很多的啟發(fā)，我們在設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時候，配合自己在產(chǎn)線部署的硬件性能，設(shè)計適合項目的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

? ? 當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)的方法用來檢測，也有自己的很多缺點。例如：數(shù)據(jù)量要求大，工業(yè)數(shù)據(jù)收集成本高。但是隨著數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)步，在某些應(yīng)用場景上，這些缺點漸漸被隱藏了。例如學(xué)術(shù)界正在研究的，自動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，自動數(shù)據(jù)標(biāo)注等等。所以作者認(rèn)為隨著技術(shù)的發(fā)展，這個領(lǐng)域?qū)玫胶艽蟮奶嵘?，人工檢測終將會被機(jī)器檢測替代。然后你看到的無人工廠更加會無人化～

? ?具體的檢測工業(yè)應(yīng)用，作者在github上有講的很清楚， 有感興趣的朋友可以直接鏈接過去了解。

? ? 地址：https://github.com/sundyCoder/DEye

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