如何做成AI视觉检测系统应用到产品上
如何做成 AI视觉检测系统 应用到产品上 1. 确定需求。 视觉检测开发通常从业务和技术分析开始。这里的目标是确定系统应该检测什么样的缺陷。 需要提前询问的重要问题包括：。 人
如何做成AI视觉检测系统应用到产品上
1. 确定需求。
视觉检测开发通常从业务和技术分析开始。这里的目标是确定系统应该检测什么样的缺陷。
需要提前询问的重要问题包括：。
人工智能视觉检测系统的环境是怎样的。
人工智能检测应该是实时的还是延迟的。
人工智能目视检查应该如何彻底检测缺陷，以及是否应该根据类型加以区分。
有没有任何现有的软件可以集成视觉检测功能，还是我需要从头开始开发。
系统应该如何通知用户检测到的缺陷。
AI视觉检测系统是否应该记录缺陷检测统计。
关键问题是：是否存在用于深度学习模型开发的数据，包括“好”和“坏”产品的图像以及不同类型的缺陷。
2. 收集和准备数据。
在深度学习模型开发开始之前，数据科学工程师必须收集和准备训练未来模型所需的数据。对于制造流程来说，实施物联网数据分析非常重要。当谈到人工智能视觉检测模型时，数据通常是视频记录，其中视觉检测模型处理的图像包括视频帧。有各种数据汇集选项，但最常见的是：。
现有的视频录制。
用于特定目的的开源视频录制。
根据深度学习模型需求，从零开始收集数据。
这里最重要的参数是视频录制的质量。更高质量的数据将带来更准确的结果。一旦我们收集了数据，我们就为建模做准备，清理数据，检查异常并确保其相关性。
3. 开发深度学习模型。
深度学习模型开发方法的选择取决于任务的复杂性、所需的交付时间和预算限制。有以下几种方式：。
1）使用深度学习模型开发如：谷歌云ML引擎，亚马逊ML等）。
当缺陷检测功能的需求与给定服务提供的模板一致时，这种类型的方法是有意义的。些服务节省了时间和预算，因为不需要从头开始开发模型。您只需要上传数据，并根据相关任务设置模型选项。
问题是，这些类型的模型是不可定制的。模型的功能仅限于给定服务提供的选项。
2）使用预训练的模型。
预训练模型是一种深度学习模型，它的创建是为了执行与我们想要执行的任务类似的任务。我们不必从头开始构建模型，因为它使用的是根据用户自己的数据训练的模型。
一个预先训练的模型可能不适合100%的任务，但它可以节省大量的时间和成本。使用之前在大型数据集上训练的模型，用户可以根据自己的问题定制这些解决方案。
3）从零开始进行深度学习模型开发。
这种方法非常适合复杂和安全的视觉检测系统。这种方法可能会花费大量的时间和精力，但结果是值得的。
在开发自定义视觉检查模型时，数据科学家使用一个或多个计算机视觉算法。其中包括图像分类、对象检测和实例分割。
很多因素会影响深度学习算法的选择。这些措施包括：。
业务目标。对象/缺陷的大小。照明条件。检查产品数量。缺陷类型。图像分辨率。
假设我们正在开发一个用于建筑物质量评估的视觉检测模型。主要的重点是检测墙壁上的缺陷。需要大数据集来获得准确的视觉检测结果，因为缺陷类别可能非常多样化，从油漆剥落和霉菌到墙壁裂缝。这里最好的方法是从头开始开发基于实例分割的模型。在某些情况下，预训练模型的方法也是可行的。
4. 培训和评估。
开发视觉检测模型后的下一步是对其进行训练。在这个阶段，数据科学家验证和评估模型的性能和结果的准确性。这里的测试数据集很有用。对于视觉检查系统，它可以是一组现有的或类似的视频材料，在部署后进行处理。
5. 部署和改进。
在部署视觉检测模型时，重要的是要考虑软件和硬件系统架构如何与模型容量相对应。
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