工业检测-制造过程中的缺陷和异常检测

在工业生产中，检测缺陷和异常对于确保质量标准非常重要。在许多情况下，人工质量检测用于在产品下线时检查产品。然而，随着机器学习和人工智能的出现，定制模型现在可以用于检测产品中的缺陷和异常。在本文中，我们将探讨机器学习在视觉检测中的应用，并讨论它给制造商带来的一些好处。我们将研究不同行业中的实际应用，并了解为什么基于人工智能的视觉异常检测在现代制造设备中越来越受欢迎。

生产线的传统检测

自工业时代开始以来，制造商一直使用不同的技术来监控装配线上的过程和产品质量。早期的产品质量测试主要是手工完成的。然而，随着制造规模和工业自动化的发展，生产线上的质量监控和测试问题自然变得越来越困难。质检人员很难处理大批量的产品，个人的主观性很容易影响检测结果。再加上任务的单调重复，会导致疲劳，增加出错的可能性。

异常检测自动化简介

这对自动化制造商来说是一个突破，他们可以在不影响质量标准的情况下大大提高产量。目前，最先进的技术已经能够实现大多数生产流程的自动化，包括最容易出错的任务，如缺陷和异常检测。科技开发者正常改变传统规则，用灵活的、自我学习、自我完善的方法取代程序化的、适应性差的方法。

计算机和机器学习辅助异常检测

传统的目视检查有许多局限性，最大的局限性是响应速度相对较慢。一旦机器检测到异常或缺陷，它可以触发自动反馈，而在没有人工智能的情况下，这些操作必须人工执行。在制造过程中，分秒必争，适得其反。比如医药行业，一个比较小的问题就可能影响整批，造成巨大的损失。

此外，质量保证的一致性。使用自动化工具，所有关于缺陷和异常的数据都将保留在系统中。机器可以从中得出结论，不断提高检测能力。然而，在传统的缺陷和异常检测方法中，质量检测的有效性可能会随着任何人员的变化而大大降低，从而增加成本。

基于人工智能的计算机视觉可以解决这些问题，提高质量控制和质量保证。

基于人工智能的计算机视觉能否检测缺陷，识别异常？

人工智能模仿人类行为——作为其分支，计算机视觉再现了人类解读图像的能力。这项技术借鉴了人类视觉系统的复杂性，模仿其处理视觉信息的方式。虽然拍摄图像的秘密在几百年前就被解开了(并随着照相机的发明而封存)，但图像解读一直是一个困难的部分。有了人工智能，这一切都有可能。

在计算机视觉的情况下，眼睛被机器学习算法驱动的传感设备和视觉皮层解释设备所取代。通过使用大型图像数据集进行训练，深度学习模型可以解释给定图像的内容。这种机制用于制造缺陷和异常检测。

基于人工智能的计算机视觉可用于异常和缺陷检测。

以满足所有质量要求的完美产品的图像样本为样本，深度学习模型形成自己的逻辑，学习识别不同类型的缺陷。设备捕获的图像将根据它进行评估，如果不匹配，将立即标记缺陷。开发人员可以使用不同的方法来创建生成式异常检测算法，如贝叶斯网络、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、GAN或变分自动编码器。

在最常见的情况下，算法将产品分类为有缺陷或无缺陷。该模型还可以通过监督学习来训练，并且可以根据缺陷的严重性、类型或状态来对缺陷进行分类。这使我们能够创建更复杂的自动触发反应机制，并收集详细的数据。

将机器学习应用于质量检测——行业用例

竞争日益激烈的创业环境使制造商能够不断提高产品质量，基于人工智能的自动化工具可以在这一过程中提供宝贵的支持。有了计算机视觉，他们可以更有效地评估产品质量，而无需雇佣额外的劳动力。

以下应用案例证明了这项技术的多功能性。让我们仔细看看缺陷和异常检测的跨行业应用案例。

和生命科学中的视觉检查。

细胞系的交叉污染是制药和科学实验室每天面临的最常见的风险之一。有时候，只要一个滴管不小心被重复使用，就会产生污染。它们可能对实验室研究产生负面影响，甚至使药物无法使用，这些结果可能代价高昂。

保持质量标准和培训，制药公司可以降低交叉污染的可能性，但它仍然可能发生——图像处理和深度学习可以帮助在早期识别交叉污染。深度神经网络可以检测细胞的微小形态变化，保护制药公司和实验室的结果不被掺假。例如，来自ATM(转化医学年报)的案例研究证明，神经网络(尤其是BCNN)在识别细胞系方面可以达到近100%的准确性。

对于生物技术公司来说，检测用于监控细胞培养、识别交叉污染和跟踪形态学变化。深度学习模型可以在人眼(通过显微镜)尚不可见的阶段检测到这些变化，因此可以及时采取预防措施，以避免代价高昂的失败风险。专门的ML软件分析细胞图像并提供有价值的报告，帮助客户提高研究效率。

目测还有助于制药公司控制包装。制药公司必须遵守其药品容器的严格规范和规定。大多数产品需要密封，并使用特定的材料。同时，包装的任何缺陷都会影响药物的功效和保质期。有了计算机视觉，这样的问题可以在早期发现。

半导体制造过程中的缺陷检测

目测可以帮助各行业的公司关注产品的质量和产品的状态。他们可以使用图像处理来监控半导体制造过程，例如清洗、薄膜沉积、蚀刻、曝光、注入、抗蚀剂涂覆、杂质注入或热处理。该模型可以检测晶圆级的异常情况，并自动执行诸如预放置检查等过程。

规则都是一样的——每一道半导体工艺完成后，基于深度学习算法的视觉检测系统都会被优质产品的图像训练，学会识别缺陷。在这种情况下，因为缺陷可能难以检测，所以良好的图像处理设备是必不可少的。

电子产品制造商的质量保证

在电子制造业中，目测的能力尤为惊人。一个训练有素的模型甚至可以检测出肉眼几乎看不到的微小缺陷。使用深度学习技术来发现微芯片、变压器、显示器、CPU和其他制造零件中的潜在异常——包括许多非常小的零件。

为了保持成像无损，电子制造商倾向于从ct扫描中提取关于缺陷的信息。使用X射线断层扫描，他们可以生成制造部件的射线投影。然后，生成的图像通过算法转换成其三维表示。

由于元素的复杂性，制造商有必要将分析范围缩小到容易出现缺陷或损坏的零件。否则，为缺陷/异常检测正确训练深度学习网络将是一个挑战。

化工生产中的目视检查

虽然乍看之下，目测方法似乎并不是最适合评价化工制造质量的方法，但事实证明，它们是有效的。在典型的化学生产中，样品将被送到实验室进行人工测试。这个过程既不高效也不准确，因为几个样品可能不能代表整批产品的质量。同时，对化工生产线上的每一个产品都进行检测，也远不划算。

制造商可以使用计算机视觉以更快、更方便的方式评估其质量。目测的机理类似于固体物体——利用符合质量标准的化工产品的图像来训练模型，并据此对装配线上的产品进行分类。计算机视觉可以根据物质的颜色、分层或物理状态来检测异常。如果产品已被氧化，它可以自动从生产线上分离或从生产线上转移。

虽然，这种方法有一定的局限性，因为化学品中的某些缺陷是无法检测出来的。然而，目视检查可以为化学品制造商采用的质量保证体系增加参考价值。

视觉系统和定制的机器学习模型

虽然市场上有许多视觉检测系统，但许多公司仍然决定坚持定制的机器学习模型。原因很简单——因为标准视觉解决方案为了满足不同行业的需求，会导致某些行业差异较大的产品检测弊端。

即使有一定的灵活性，也无法保证不同行业的个性化测试需求。例如，用户可能无法使用自己的训练数据集来训练系统，而被迫使用内置数据库。如果他们的产品和功能是独特的，那么这样的解决方案可能不足以实现严格的异常检测要求。

选择定制的机器学习模型，公司可以根据任务的具体情况调整其类型(以上面的细胞系检查为例，BCNN已经被证明提供了最准确的结果)。使用他们自己的模型，他们也可以提取感兴趣的区域来提高准确性，但标准系统通常不提供这种可能性。因此，那些选择定制异常检测模型而不是标准解决方案的人通常会获得更满意的结果。

基于人工智能的视觉异常检测在制造业中的优势

人工智能正在许多方面革新制造业，带来许多好处。通过基于人工智能的视觉检测，制造商可以通过以下方式降低运营成本:

通过预测性维护防止停机

减少劳动力需求

卸下质检员的负担，委派他们去完成要求更高的任务。

减少退货和投诉的数量

同时，他们可以提高客户满意度和公司的声誉。交付给市场的次品越少，满意度越高。

高效制造和高级深度学习异常检测模型的未来

在质量保证中，基于深度学习的异常检测方法的广泛使用是必然的。日益激烈的市场竞争和满足消费者期望的需求将迫使制造商寻找新的方法来优化生产线。将机器学习算法应用于视觉检测就是其中之一，可以为大公司节省大量成本，提高生产过程的效率。

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