利用人工智能实现基于图像的自动检测

摘要:对产品的高要求、高时间和高成本压力是所有行业和部门的决定性竞争因素。无论是在食品行业还是汽车行业，质量、安全和速度比以往任何时候都是决定一家公司成功的因素。零缺陷生产是我们的目标。但是怎样才能保证只有完美无瑕的产品离开生产线呢?为了使质量检测尽可能地高效、简单、可靠和具有成本效益，德国senn公司开发了使用深度学习和IDS工业摄像机的解决方案，以实现快速和稳健的错误检测。senn VISION系统使用基于人工智能的识别软件，可以用一些样本图像进行训练。与IDS的GigE Vision CMOS工业相机和评估单元一起，它可以很容易地嵌入到现有的流程中。

对产品的高要求以及高时间和成本压力是所有行业和部门的决定性因素。无论是在食品行业还是汽车行业，质量、安全和速度比以往任何时候都是决定一家公司成功的因素。零缺陷生产是我们的目标。但是怎样才能保证只有完美无瑕的产品离开生产线呢?如何避免出色的质量决策，这导致了高成本，可以避免出现高成本？为了可靠地测试，各种各样的方法用于质量保证。

用人眼进行目视检查是可能的，但它往往容易出错，而且成本昂贵:眼睛疲劳，工作时间昂贵。另一方面，机械测试通常伴随着复杂的校准，即设置和调整软件和硬件的所有参数，以检测每个错误。此外，产品或材料的变化需要重新校准。此外，使用经典的基于规则的方法，程序员或图像处理器必须为系统专门编写规则，以便向系统解释如何检测错误。这是一项复杂的工作，错误的变化非常大，往往是一项难以解决的艰巨任务。所有这些都需要花费不成比例的时间和金钱。

为了使质量检验尽可能高效，简单，可靠且经济高效，德国公司Sendin GmbH使用IDS工业相机和深度学习，开发能够快速和强大的错误检测的解决方案。这是因为与传统的图像处理相比，神经网络学会基于图像本身识别特征。这正是智能Sentin视觉系统的方法。它使用基于AI的识别软件，并且可以根据一些示例图像进行培训。与IDS的GigE Vision CMOS工业相机和评估单元一起，它可以很容易地嵌入到现有的流程中。

应用
该系统能够分割对象，模式甚至缺陷。甚至难以检测的表面无法停止系统。例如，在汽车工业（金属表面上的缺陷检测）或陶瓷工业中（通过在反射和镜面表面上可见的缺陷检测），也可以找到古典应用程序，也可以在食品工业中（物体和模式识别）。

根据应用程序，AI培训以检测错误或异常。通过后者，系统学会与不良部分区分开。例如，如果检查表面结构，请参见汽车行业或陶瓷部分中的金属部分，人工智能检测到误差，因为与参考图像的比较的偏差。通过使用异常检测和预先训练的型号，系统可以根据几个良好零件的样本图像来检测缺陷。

培训和评估所需的硬件设置包括IDS工业摄像机和适当的照明。所使用的识别模型是使用参考图像训练的。例如，一个系统和人工智能模型被配置在纺织行业的织物的易错检测。这是一个困难的任务，因为错误可能是非常主观和非常小的。根据客户的具体要求，与IDS一起选择了织物和网络材料最佳图像材料的系统摄像机。选用GigE Vision CMOS相机(GV-5880CP)，提供高分辨率数据，精确定时触发，用于准确的图像评估。

系统学习构成一个“良好”的织物结构，并且已经从织物的几张镜头中了解了一个干净和完美的产品的样子。对于质量检验，由IDS Vision CP摄像机捕获的图像通过GigE接口转发到评估计算机并使用识别模型进行处理。然后，这台计算机可以可靠地区分好的/不良部件并突出偏差。它在找到错误时提供输出信号。以这种方式，可以快速且伪拒绝可轻松且伪拒绝。

滑点是不符合标准的产品的比例，但被忽视，因此没有排序，通常导致投诉。另一方面，伪拒绝是那些满足质量标准的产品，但仍然不正确地整理。

该系统的硬件和软件都是灵活的:对于多个或更宽的网站，额外的摄像头可以很容易地集成到设置中。如果有必要，该软件还允许对人工智能模型进行再培训。“经验表明，由于个人的小情况，一定数量的夜间训练总是必要的。有了我们产品组合中预先训练过的模型，你在个性化和后期培训时需要的参考图像就更少了，”sentin的首席执行官兼联合创始人克里斯蒂安·埃尔斯解释说。在这种情况下，图像显示了织物的结构表面和上面的一个小异常，这在右边的图像中被过滤掉了:

相机
极其精确的图像采集和精确的图像评价是对所使用的相机的最重要的要求。完全适合:GigE Vision CMOS相机GV-5880CP。该模型具有1/1.8英寸的滚动快门CMOS传感器索尼IMX178，它可以实现非常高的分辨率6.4 MP (3088 × 2076像素，宽高比3:2)。它提供高达18帧/秒的帧率在全分辨率，因此是理想的可视化任务的质量控制。来自索尼STARVIS系列的传感器采用BSI技术(“背面照明”)，是最敏感的传感器之一，具有接近SCMOS范围的低暗电流(科学CMOS)。它确保了令人印象深刻的结果，即使在非常低的光条件下。由于传感器尺寸为1/1.8英寸，GigE Vision摄像机型号GV-5880CP提供了多种C-Mount镜头。“除了分辨率和帧率，界面和价格也是决定相机选择的决定性因素。与IDS开发部门的直接交流帮助我们减少了相机集成所需的时间，”sentin技术经理Arkadius Gombos说。与senn VISION系统的集成是通过GenTL和Python接口完成的。

结论
与人类视觉检测或传统机器视觉应用相比，人工智能基于图像的自动化质量控制具有许多优势。克里斯汀·埃尔斯总结道:“在基于人工智能的图像解读中，目标是创造出人类可以看到错误的图像，因为这样人工智能模型也可以做到。”系统学习识别产品的需求，就像人一样。但在一致性和可靠性方面，人工智能随时都可能打败人类大脑。即使大脑能够达到卓越的最佳表现，人工智能也能识别更复杂的错误模式。另一方面，人类的眼睛在疲劳和视力方面无法忍受任何相机。与深度学习识别软件相结合，图像处理系统因此能够特别快速和准确的检测。根据应用程序的不同，图像采集和评估只需几毫秒。

该系统还可应用于地面测试等其他领域。类似的应用包括磨砂金属/涂层表面(汽车内饰)、天然材料(石材、木材)或工业纺织品(如皮革)的测试。这样就可以检测到消费品上的划痕、裂纹等缺陷，并对相应的产品进行分类。排除质量缺陷，只生产“好东西”，这是质量保证框架内不可缺少的过程。IDS摄像机与senn GmbH支持的深度学习软件相结合，极大地优化了质量控制中的缺陷和对象检测。这使得投诉、返工以及伪拒绝的人员和时间支出在广泛的行业和领域中显著减少。

公司

IDS成像开发系统有限公司
工业相机制造商ID映像开发系统GmbH开发出高性能，易于使用的USB，GigE和3D摄像机，具有广泛的传感器和变体。几乎无限的应用范围涵盖多个非工业和工业部门。在设备，厂房和机械工程领域。除了成功的CMOS相机外，该公司还扩展了与基于视觉应用的传感器和相机的组合。新颖的图像处理平台IDS NXT是可自由编程的，非常多功能。

自1997年作为一家双方公司的基础以来，IDS已发展成为全球领先的独立，ISO认证的家庭企业，大约280名员工。德国Obersulm的总部用于开发和生产。与美国，日本，韩国和英国以及其他办事处的子公司，IDS在国际上代表。

关于IDS成像开发系统有限公司
工业相机制造商ID映像开发系统GmbH开发出高性能，易于使用的USB，GigE和3D摄像机，具有广泛的传感器和变体。几乎无限的应用范围涵盖了设备，植物和机械工程领域的多个非工业和工业领域。除了成功的CMOS相机外，公司还扩展了其与基于视觉应用的智能相机的投资组合。新颖的图像处理平台IDS NXT是可自由编程的，非常多功能。

IDS成立于1997年，是一家只有两个人的公司，现已发展成为一家拥有300多名员工的独立的、通过iso认证的家族企业。总部位于德国奥伯苏姆，是一个开发和生产基地。IDS在美国、日本、韩国、英国等地设有分支机构，在国际上均有分支机构。