视觉检测干货！基于深度学习算法的AI图像视觉检测

深度学习是机器学习技术的一个分支，由人工神经网络组成分类识别器。其工作原理是教机器通过实例学习，为神经网络提供特定类型数据的标记示例，然后提取这些示例之间的共同模式，将其转换为包含这些信息的神经网络模型，这有助于对未来获取的信息进行分类。

基于深度学习技术的视觉检测，可以实现定位，区分缺陷、字符识别等，在运行过程中，实现模拟人类视觉检测效果。

那么到底是什么意思呢？举个例子。

如果要为锂电池检测创建视觉检测软件，需要开发一种基于深度学习的算法，并使用必须检测的缺陷示例对其进行训练。有了缺陷的数据，神经网络最终会在没有任何额外指令的情况下进行检测缺陷。

说到基于深度学习的视觉检测，市面上最常说的就是卷积神经网络，那么什么是卷积神经网络呢？

卷积神经网络即CNN，有着它特殊的功能，网络中保留了空间信息，因此可以更好地适用于图像分类问题。原理来源于人类视觉生物学数据的启发，视觉基于多个皮质层，每层识别越来越多的结构性信息。我们看到的是很多单个的像素；然后从这些像素中，识别出几何组成；再然后……这样越来越多的复杂的元素，如物体、面部、人类躯干、动物等被识别出来。

科亿科技的AI图像视觉检测使用卷积神经网络，更侧重的是网络级联，针对不同场景设计不同的网络级联方法，更准确反映图像特征，使得在进行视觉检测的时候更精准。

01 明确需求

通常集成一个AI视觉检测系统，需要从业务和技术分析开始。首先要明确系统应该检测什么样的缺陷？在什么样的环境下使用？

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？

02 收集和准备数据

在深度学习模型开发之前，需要收集和准备数据。科亿科技历经十余年的不断开发优化，拥有强大丰富的算法库，当面对新产品检测时，可根据算法库调取，进行增量/继承学习，即原有训练结果上新增少量样本，极大的缩短了新产品的训练时间，实现快速学习。

03 训练和评估

采集新增样本后，下一步是对其进行训练，验证和评估模型的性能和结果准确性。

04 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对应。

包装容器：适用于产品的品质把控，用于检测产品外观缺陷，如黑点、飞边、缺口、模号等。

锂电池：锂电生产中密封钉焊接、顶盖焊接等常会出现针孔、砂眼、划痕、凹凸、偏焊等瑕疵。