制造业的产品质量不良成本平均占总销售额的20%。质量控制在许多行业中起着至关重要的作用，能够检测和识别表面缺陷的能力至关重要。传统的人工检查方法依赖于人类的感知和判断，往往在时间消耗、主观性和人为错误方面存在不足。
然而，随着人工智能和图像识别模型的进步，现在可以通过更高的准确性和效率自动化表面缺陷检测流程。在这篇博客中，我们将探讨利用图像识别模型进行表面缺陷检测的概念，并讨论钢铁行业的一个示例用例。通过将检查过程分解为不同的步骤，我们旨在了解AI驱动的系统如何准确地检测和分类表面缺陷。
表面缺陷检测中的挑战
制造、汽车、电子和纺织等行业的表面缺陷检测存在各种复杂情况，可能导致产品质量缺陷。制造故障的复杂性对组织来说是一个重要的障碍，可能导致产品完整性受损和客户不满。生产线的快速运行速度要求快速的缺陷识别机制，强调了实时检测解决方案的紧迫性。有效检测缺陷的一些关键障碍包括：
- 缺陷多样性和复杂性：制造过程可能导致各种大小和复杂性的缺陷。例如，在汽车制造中，缺陷可能从微妙的涂料瑕疵到结构异常不等，使得一致的检测和分类成为一项艰巨的任务。
- 高速生产：像消费电子这样的行业需要快速检测缺陷，以防止有缺陷的产品进入市场。例如，在PCB组装中，快速识别焊接问题对于保持产品可靠性和客户满意度至关重要。
- 实时处理：制药行业需要实时检测以确保产品安全和合规性。例如，检测药丸包衣上的缺陷可以防止药物质量受损和潜在的监管问题。
- 手动视觉检查：涉及仔细检查产品的表面缺陷和不规则。由于手动过程，对于大量产品来说可能耗时较长，导致工作流延误。在长时间的检查期间，手动检查容易出现缺陷遗漏或误分类。手动检查严重依赖于个人的专业知识，可能缺乏可扩展性和可用性。
使用人工智能的好处
基于人工智能的视觉检查为制造业中的手动视觉检查面临的挑战提供了一个有希望的解决方案。
- 通过利用人工智能和图像识别模型，基于人工智能的系统可以提供一致和客观的缺陷检测，减少人类主观性的影响。
- 这些系统能够以显著的速度和准确性分析大量数据，从而显著减少检查时间，提高整体效率。
- AI模型可以被训练来检测甚至是人工检查员可能忽略的微妙或难以识别的缺陷，超越了人类视觉感知的局限性，提高了缺陷识别的整体准确性。
- 与严重依赖于个人检查员技能和专业知识的手动检查相比，基于人工智能的视觉检查不依赖于个人的熟练程度，使其在不同的检查场景中具有可扩展性和适应性。
- 通过持续学习和改进，这些系统可以发展到处理复杂的缺陷模式，并提供越来越可靠和高效的质量控制。
缺陷处理的三个阶段
图像检测模型集成了深度学习的能力和精心设计的框架，以实现多个任务的高准确性。它在缺陷处理的关键阶段（检测、分类和定位）方面表现出色，相比传统方法提供了更优越的解决方案。
通过采用这三个缺陷处理阶段，行业可以简化其质量控制流程，并确保及时采取有效的纠正措施。
下一代基于人工智能的视觉检查
在Sigmoid，我们开发了一种利用先进的深度学习算法专门用于图像处理的解决方案。其关键组成部分是在缺陷处理过程中精心优化的每个阶段，利用量身定制的架构来专注于特定方面，以确保出色的性能。
检测和分类：前两个阶段的检测和分类使用预训练的CNN架构，旨在改进特征提取的效率和效果。这个预训练模型已经在大型数据集上进行了广泛的训练，当我们有限的数据针对特定用例时，它尤其有益。为了进一步确保框架的稳健性和可靠性，采用了各种增强技术，增加了在实际场景中的有效性。
本地化：该阶段利用了专门为语义分割而设计的深度学习架构，其目标不仅是对每个像素进行分类，还要描绘物体边界。它由一个编码器路径和一个对称解码器路径组成，以捕捉上下文信息和恢复空间细节。这种结构有助于捕捉对准确本地化至关重要的全局和局部特征。此外，每种不同的缺陷类型都拥有其个性化的本地化模型，擅长包含该缺陷固有特征。
在整个过程中，我们的解决方案在缺陷处理的三个阶段都保持了高准确率。下面是我们专有解决方案框架的示意图：
结论
利用图像识别模型进行表面缺陷检测标志着质量控制的新时代。AI驱动的系统提供了一致、客观的检测，加快了流程并提高了准确性。它们能够识别微小的缺陷，超过了人类的能力，并可在各种场景中进行扩展。拥抱这项技术不仅可以降低成本，还可以提高产品的可靠性，增强竞争力，标志着制造效率和卓越性的重要进步。