像人工智能技術一樣，機器視覺令人印象深刻，但它只是一個工具。它的效果如何取決于最終用戶如何應用它。考慮到這一點，以下是將機器視覺系統集成到缺陷檢測中的五個關鍵步驟。

　　確定缺陷定義

　　機器視覺檢測流程的第一步是明確哪些情況構成缺陷。人工智能不像人類那樣靈活，也不具備細致入微的思考能力，因此需要具體的指導原則。首先，列出所有需要檢查的缺陷，例如凹痕、劃痕或部件錯位。

　　只有 53% 的人工智能項目能夠完成原型階段，而缺乏遠見或專注往往是關鍵問題。因此，您應該盡可能精確地定義缺陷。務必涵蓋質量保證人員之前遇到的所有缺陷案例，以及所有可以舉例說明的可能場景。

　　有效的缺陷識別依賴于了解合格產品和不合格產品的外觀。您必須清晰地定義這兩類產品，以便為后續的訓練和數據收集提供參考。

　　確定合適的技術

　　接下來，確定哪種技術與您的需求最相關。您在第一階段對缺陷的定義應該可以幫助您更輕松地了解所需的機器視覺系統類型。

　　如果您只需要檢查透明或半透明瓶子的液位，一個簡單的光傳感器就足夠了。如果您必須檢查汽車后視鏡是否存在各種表面缺陷或錯位，則需要一個更強大的系統，該系統包含攝像頭或多個激光傳感器。

　　選擇合適的技術也適用于軟件。錯誤的超參數調優方法會顯著影響您的結果，使用錯誤的機器學習模型也會產生同樣的效果。您可能需要與外部人工智能專家合作，以幫助您找到最合適的解決方案。

　　注意照明

　　照明是另一個重要的考慮因素。所有視覺檢測都依賴于光線，因此您必須提供合適的環境，以增強所需識別對象的對比度，并最大程度地減少其他元素的影響。

　　理想的照明環境因您的具體系統而異。確定您的視覺系統分析的波長，然后尋找能夠突出這些波長的照明設備以及能夠消除其他波長噪聲的濾光片。在所有情況下，請使用不透明的遮擋物遮擋陽光，因為陽光會覆蓋所有波長，從而影響檢測結果。

　　光源方向與光的類型及其強度一樣重要。測試并比較不同的角度——從背光到正面照明，再到使用多光束——以找到最適合您系統的角度。

　　提供充足的數據

　　機器視覺檢測流程的下一個階段是構建和訓練您的機器學習模型。此步驟中最重要的考慮因素是您輸入系統的數據。低質量的數據每年給組織造成 129 億美元的損失，因此提供足夠可靠的信息至關重要。

　　這里的關鍵在于擁有足夠多的、信息豐富的缺陷和合格產品示例。從實際工作流程中收集樣本將獲得最佳結果，但如果手頭沒有任何記錄，您可以故意創建缺陷作為示例。盡可能全面，提供每種缺陷的多個樣本。

　　這些數據必須與機器視覺系統實際分析的格式相同。如果您正在訓練實時視頻分析模型，請輸入實時視頻，而不是靜態圖像。使用與實際實施中相同的數據類型、特定文件類型、組織格式和主題。

　　監控結果

　　最后，您必須衡量機器視覺檢測流程的成功率。根據您的目標確定相關的KPI來衡量結果，然后在實施機器視覺之前測量您當前的系統。這些讀數將為您提供未來比較的基準。

　　在使用新系統時，請根據相同的KPI進行測量。將這些結果與初始基準進行比較，看看流程是如何改進的。如果沒有改進，請問原因;如果有改進，請調查哪些方面最成功。

　　隨著錯誤的出現，您可能需要隨著時間的推移不斷改進您的機器視覺系統。這些調整可能是硬件或算法訓練的問題，但無論哪種情況，都需要持續的審查，以便您能夠盡快適應。

　　機器視覺檢測流程需要規劃

　　如果應用得當，機器視覺可以顯著提高缺陷檢測的速度和準確性。遵循以下步驟對于充分利用這項技術至關重要。

　　機器視覺檢測流程可能很復雜，因此需要大量的規劃才能有效地實施。如果企業了解這些要求并謹慎對待機器視覺，他們就能獲得巨大的投資回報。