Apakah Teknologi Pemeriksaan Visual AI?
Teknologi pemeriksaan visual AI ialah produk penyepaduan mendalam penglihatan komputer dan kecerdasan buatan. Dengan mensimulasikan sistem visual manusia, ia membolehkan komputer mengekstrak, menganalisis dan memahami maklumat secara automatik daripada imej atau video, dengan itu menyelesaikan tugas seperti pengesanan, pengecaman, penyetempatan dan pengukuran. Di bawah, saya akan memperkenalkannya daripada empat aspek: prinsip teras, teknologi utama, senario aplikasi dan trend pembangunan.
Prinsip dan Proses Teknikal
Teras pemeriksaan visual AI terletak pada penggunaan model pembelajaran mendalam, terutamanya rangkaian neural konvolusi (CNN), untuk membolehkan mesin mempelajari ciri secara automatik daripada data visual dan membuat keputusan. Aliran kerja tipikalnya termasuk langkah utama berikut:
Pemerolehan Imej dan Prapemprosesan: Dapatkan imej atau strim video melalui kamera industri, kamera web atau penderia. Selepas itu, prapemprosesan dilakukan pada imej, seperti denoising, peningkatan, pelarasan kontras, dan normalisasi saiz, untuk meningkatkan kualiti imej dan meletakkan asas untuk analisis seterusnya.
Pengekstrakan Ciri: Gunakan model pembelajaran mendalam (seperti CNN) untuk mempelajari dan mengekstrak ciri utama secara automatik daripada imej, seperti tepi, tekstur dan bentuk. Tidak seperti algoritma tradisional (seperti SIFT dan SURF) yang memerlukan reka bentuk ciri manual, pembelajaran mendalam boleh melengkapkan proses ini secara automatik, menjadikannya lebih mudah disesuaikan.
Pengecaman dan Pengelasan: Berdasarkan ciri yang diekstrak, model mengelaskan sasaran dalam imej (cth., menentukan kehadiran kecacatan) atau mengenal pasti objek tertentu (seperti bahagian atau muka). Algoritma biasa termasuk pengelasan imej (cth., ResNet), pengesanan objek (cth., YOLO, MTCNN) dan pembahagian imej yang lebih halus (cth., UNet, DeepLab).
Keputusan dan Output: Sistem melaksanakan keputusan berdasarkan keputusan analisis, seperti menandakan lokasi kecacatan, mencetuskan penggera, atau mengeluarkan arahan pengisihan, dan menyalurkan kembali keputusan itu kepada sistem kawalan.
Algoritma dan Teknologi Utama
Pengesanan dan Pengecaman Objek:
MTCNN: Lazimnya digunakan untuk pengesanan dan penjajaran muka, ia mencari wajah dan titik penting dengan pantas melalui rangkaian bertingkat. Sesuai untuk senario pengesanan objek kelas tunggal.
Siri YOLO: Mendayakan pengesanan berbilang objek masa nyata hujung ke hujung, mampu mengecam dan mengelaskan berbilang objek secara serentak dalam imej, digunakan secara meluas dalam pemanduan autonomi, pemantauan keselamatan dan medan lain.
Klasifikasi halus:
Kehilangan Pusat dan Kehilangan Arc-Softmax: Fungsi kehilangan ini meningkatkan ketepatan model dalam tugas pengelasan halus (cth., membezakan muka atau model kenderaan yang berbeza) dengan memampatkan jarak antara kelas atau meningkatkan jarak antara kelas.
Pembahagian Imej:
Siri UNet: Menggunakan struktur pengekod-penyahkod simetri, menggabungkan ciri mendalam dan cetek melalui sambungan langkau, menjadikannya mahir dalam tugas yang memerlukan kontur yang tepat, seperti pembahagian imej perubatan.
Siri DeepLab: Menggunakan konvolusi diluaskan dan teknik pengumpulan piramid spatial untuk menangkap maklumat kontekstual pada pelbagai skala, meningkatkan keupayaan pembahagian untuk adegan yang kompleks.
Mask R-CNN: Menambahkan cawangan pembahagian pada pengesanan objek, mendayakan penyetempatan objek serentak, pengelasan dan pembahagian tahap piksel, sesuai untuk senario yang memerlukan analisis peringkat contoh.
Senario Aplikasi Utama
Teknologi pemeriksaan visual AI telah menembusi banyak industri, meningkatkan tahap automasi dan kecerdasan dengan ketara:
| Kawasan Permohonan | Senario dan Nilai Biasa |
| Pembuatan Perindustrian dan Pemeriksaan Kualiti | Dalam industri seperti pembuatan elektronik (cth., pemeriksaan sambungan pateri PCB, pemasangan komponen), bahagian automotif (cth., pemeriksaan kecacatan penyambung), dan makanan dan farmaseutikal, ia melakukan pemeriksaan kecacatan permukaan berkelajuan tinggi dan berketepatan tinggi (cth., calar, penyok), pemeriksaan integriti pemasangan dan ukuran dimensi. Ia boleh mengenal pasti kecacatan tahap mikron, menggantikan pemeriksaan visual manual tradisional dan meningkatkan kecekapan sebanyak lebih 50% |
| Bandar Pintar dan Keselamatan | Digunakan untuk pemantauan lalu lintas (pengiktirafan plat lesen, statistik aliran lalu lintas, pengesanan pelanggaran), keselamatan awam (statistik aliran orang, pengecaman tingkah laku yang tidak normal seperti memanjat atau jatuh) dan pengurusan bandar (seperti pengesanan jualan haram di jalanan, pemantauan pengasingan sampah) |
| Peruncitan Pintar | Dengan menganalisis strim video daripada kamera dalam kedai, ia membolehkan statistik aliran pelanggan, analisis pergerakan pelanggan, penjanaan peta haba dan menyokong pembayaran automatik (melalui pengecaman muka atau produk) dan pengurusan inventori (peringatan penyimpanan semula automatik) |
| Perubatan dan Biometrik | Membantu dalam mengenal pasti organ tertentu dan mengesan keabnormalan (seperti sinar-X, imbasan CT) dalam analisis imej perubatan, serta pengesahan biometrik seperti pengecaman muka dan pengecaman cap jari |
| Pemeriksaan Infrastruktur | Menggunakan dron yang dilengkapi dengan pengimej terma atau definisi tinggi untuk menjalankan pemeriksaan automatik kawasan yang sukar dicapai seperti saluran paip minyak dan gas, kemudahan kuasa, jambatan dan terowong, mengesan retak, kakisan atau risiko kebocoran pada peringkat awal |
Trend dan Cabaran Pembangunan: Memperdalam Integrasi Teknologi: Menggabungkan AI dengan penglihatan 3D (seperti 3D AOI, imbasan CT) boleh menangkap dengan tepat kecacatan tiga dimensi seperti lompang kimpalan dan ledingan komponen. Teknologi pengukuran baharu seperti penderiaan kuantum mula diterokai untuk diaplikasikan dalam senario pengukuran yang sangat tepat.
Pembuatan keputusan pintar hujung ke hujung: Peranan teknologi berkembang daripada satu "penentuan kecacatan" kepada sistem gelung tertutup yang meliputi keseluruhan proses "pengoptimuman proses pemeriksaan-analisis-kebolehkesanan." Sistem ini boleh berintegrasi dengan MES (Sistem Pelaksanaan Pembuatan) dan sistem lain, secara langsung mengoptimumkan parameter pengeluaran melalui data maklum balas.
Fleksibiliti dan serba boleh dipertingkatkan: Industri komited untuk membangunkan lebih banyak platform pemeriksaan yang serba boleh dan model besar yang telah terlatih. Melalui pembelajaran pemindahan, ia bertujuan untuk mengurangkan kos pengumpulan data tersuai dan latihan model untuk barisan pengeluaran baharu dan jenis kecacatan baharu, menyesuaikan diri dengan keperluan pembuatan fleksibel bagi pengeluaran kumpulan kecil, pelbagai variasi.
Cabaran: Cabaran semasa termasuk kos pengumpulan data dan anotasi yang tinggi dalam senario yang kompleks, keperluan untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model apabila bertukar antara barisan pengeluaran yang berbeza, dan memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem dalam pemprosesan masa nyata.
Ringkasan: Teknologi pemeriksaan visual AI, dengan mensimulasikan dan mengatasi keupayaan persepsi dan pertimbangan mata manusia, menjadi kuasa utama yang memacu peningkatan pembuatan, kepintaran bandar, dan peningkatan kecekapan sosial. Dengan evolusi berterusan algoritma, kuasa pengkomputeran dan senario aplikasi, ketepatan, kebolehsuaian dan keupayaan membuat keputusannya akan terus bertambah baik.
Mudah-mudahan, maklumat di atas akan memberi anda pemahaman yang menyeluruh tentang teknologi pemeriksaan visual AI. Jika anda amat berminat dengan kawasan aplikasi tertentu atau butiran teknikal, saya boleh memberikan pengenalan yang lebih mendalam.
