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機(jī)器視覺

基于SICK AppSpace的深度學(xué)習(xí)功能介紹

ainet.cn   2022年08月05日

前言

  深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的瓶頸,成為了機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究中較先進(jìn)的技術(shù)之一。同時(shí),它大大地促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,受到世界各國(guó)相關(guān)領(lǐng)域研究人員和高科技公司的重視。

  SICK作為工業(yè)用智能傳感器和傳感技術(shù)解決方案的主要制造商之一,已將深度學(xué)習(xí)作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要部分。SICK自主研發(fā)的軟件開發(fā)與應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)AppSpace,可將PC端上開發(fā)好的應(yīng)用程序直接下載到智能傳感器中,并且能在傳感器中快速執(zhí)行,其中就包括深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。基于SICK AppSpace的深度學(xué)習(xí)功能主要包括:分類、異常檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤及語(yǔ)義分割,這些功能可為絕大部分工業(yè)視覺復(fù)雜類檢測(cè)應(yīng)用提供解決方案。

深度學(xué)習(xí)之分類功能

  圖像分類是機(jī)器視覺中一個(gè)基礎(chǔ)的任務(wù),同時(shí)也是一項(xiàng)頗具挑戰(zhàn)的任務(wù)。其難度主要在于:

  1、復(fù)雜背景的干擾

圖1. 車與飛機(jī)在復(fù)雜背景中的分類

  2、同一類別具有各種無(wú)法預(yù)測(cè)的差異,特征提取難度大

圖2. 質(zhì)檢為合格的同一類螺紋

  3、用于區(qū)分不同類別的特征具有一定的模糊性,容易導(dǎo)致誤判

圖3. 質(zhì)檢為不合格(左圖)與合格(右圖)的螺紋

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)在特征表示上具有較大的優(yōu)越性,能很好的解決上述3大問(wèn)題,并在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中得到了落地。

  SICK基于自主研發(fā)的AppSpace平臺(tái),將深度學(xué)習(xí)技術(shù)部署于云端(點(diǎn)擊進(jìn)入云端)以及智能相機(jī)InspectorP6xx(如圖4所示)系列中,為用戶提供簡(jiǎn)潔、高效、高性能的解決方案,整個(gè)方案僅包括3塊簡(jiǎn)單的流程,如圖5所示:

圖4. 智能相機(jī)InspectorP6xx系列

圖5. 深度學(xué)習(xí)解決方案流程

案例詳解

  需求:檢測(cè)螺紋質(zhì)量,合格的輸出OK,不合格的輸出NG

  解決方案具體流程如圖6所示:

圖6. 解決方案詳細(xì)流程

  成功案例:

圖7. 塑料瓶質(zhì)量檢測(cè)

圖8. 焊接質(zhì)量檢測(cè)及分類

圖9. 螺絲有無(wú)檢測(cè)

深度學(xué)習(xí)之異常檢測(cè)功能

  基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法可以降低傳統(tǒng)人工質(zhì)檢的成本,并且大大提高了檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確性,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)場(chǎng)景中。

  但是一些深度學(xué)習(xí)的方法依然存在著以下缺點(diǎn):

  1. 需要大量的訓(xùn)練樣本;

  2. 收集大量有缺陷的樣本更為困難,因?yàn)閷?shí)際生產(chǎn)中有缺陷的樣本數(shù)量很少;

  3. 需要人工進(jìn)行繁瑣的缺陷標(biāo)注。

  SICK基于自主研發(fā)的AppSpace平臺(tái),將具有異常檢測(cè)功能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)完全部署在智能相機(jī)InspectorP6xx(如圖4所示)系列中。即,InspectorP6xx系列是集成了數(shù)據(jù)采樣、訓(xùn)練、檢測(cè)于一體的智能相機(jī)。

  該技術(shù)具備以下優(yōu)點(diǎn):

  1. 無(wú)需使用額外的工控機(jī)(PC)進(jìn)行訓(xùn)練,在智能相機(jī)內(nèi)部即可實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練;

  2. 只需收集少量正樣本,即,被認(rèn)為是合格的樣本圖像,最少僅需要2張樣本,而最多不能超過(guò)100張;

  3. 無(wú)需收集有缺陷的樣本;

  4. 無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注。

案例詳解

  需求:檢測(cè)芯片電路板中是否存在異物,若有,則標(biāo)出異物的位置。

  解決方案具體流程如圖10所示:

圖10. 解決方案詳細(xì)流程

成功案例

  材料表面無(wú)劃痕(左)有劃痕(右)

圖11. 劃痕檢測(cè)

圖12. 電路板異常檢測(cè)

圖13. 裝配檢測(cè)

結(jié)束語(yǔ)

  SICK工業(yè)智能傳感器在多個(gè)行業(yè)的不同場(chǎng)景中被廣泛使用著,而集成了SICK AppSpace深度學(xué)習(xí)功能的智能相機(jī),可以為大部分工業(yè)視覺復(fù)雜類檢測(cè)應(yīng)用提供簡(jiǎn)潔、快速、高效以及穩(wěn)定的解決方案。

(轉(zhuǎn)載)

標(biāo)簽:西克 機(jī)械 我要反饋 
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