AI视觉系统详解：工作原理与选型指南

AI视觉系统代表了工业机器视觉的下一次进化，将高分辨率成像与深度学习算法相结合，执行以前不可能完成的检测任务。与依赖手工编程规则的传统视觉系统不同，AI视觉系统从示例中学习，使其能够处理现实世界的复杂性和变化。

对于评估视觉系统AI技术的制造商来说，了解这些系统如何工作以及是什么将好的解决方案与优秀的解决方案区分开来，对于做出正确的投资至关重要。

什么使视觉系统成为"AI驱动"的？

"AI视觉系统"一词特指使用机器学习（通常是深度学习神经网络）分析图像的系统。这与传统机器视觉有根本区别：

AI视觉系统的核心组件

1. 工业相机

相机捕获输入AI算法的图像。工业AI视觉系统通常使用全局快门传感器以避免运动模糊，根据细节要求分辨率从2MP到20MP以上，高速应用的帧率从30到200+ FPS不等。

2. 优化照明

照明通常是最关键的要素。即使是最好的AI也无法检测图像中不可见的缺陷。常见技术包括用于均匀照明的环形灯、用于轮廓和尺寸检查的背光、用于减少反光表面眩光的穹顶照明以及用于3D应用的结构光。

3. 边缘计算硬件

AI推理需要大量计算能力。现代AI视觉系统使用NVIDIA GPU或类似加速器实时运行神经网络模型。"边缘"处理意味着所有计算都在工厂车间本地进行，无需云连接。了解更多关于制造业边缘计算的信息。

4. AI软件平台

软件协调一切：图像采集、AI推理、结果可视化、模型训练以及与工厂系统的集成。最佳平台使非专家也能轻松训练和部署模型。

AI视觉系统如何学习

训练AI视觉系统涉及向其展示需要查找内容的示例。基本过程包括：

1. 收集训练图像：捕获好零件和有缺陷零件的图像
2. 标注数据：标记哪些图像是好的，哪些有缺陷以及缺陷位置
3. 训练模型：AI学习区分好与坏的模式
4. 验证性能：在未见过的新图像上测试模型
5. 部署到生产：在工厂车间运行训练好的模型
6. 持续改进：添加新示例以随时间提高准确性

现代AI视觉平台已大幅减少所需的训练数据量。早期系统需要数千张图像，而今天最好的解决方案每种缺陷类型仅需5-20张示例图像即可达到生产就绪的准确性。

需要评估的关键能力

AI视觉系统选型要点

训练便捷性

AI视觉平台之间最大的差异化因素是模型训练的便捷程度。寻找质量工程师（而非数据科学家）能够在数小时内（而非数周）训练出准确模型的系统。基于浏览器的界面、引导式工作流程和最低编码要求是设计良好平台的标志。

集成简便性

让视觉系统与PLC、机器人和工厂网络通信不应该需要一个系统集成项目。支持标准工业协议（EtherNet/IP、PROFINET、Modbus）和简单的数字I/O连接可简化部署。

工业可靠性

工厂环境恶劣：灰尘、振动、温度波动和电磁干扰。AI视觉系统需要工业级结构，而非消费电子设备。尽可能寻求IP65+防护等级、宽温度范围和无风扇设计。

供应商支持

AI视觉技术发展迅速。选择能提供持续支持、培训资源和系统更新的供应商。这种关系不应在购买时结束；它应该是持续改进的合作伙伴关系。

常见应用场景

集成系统 vs. 组件系统

AI视觉系统有两种主要架构：

组件系统要求您分别采购和集成摄像机、照明、计算硬件和软件。这提供了最大灵活性，但需要大量集成专业知识和时间。

集成系统将所有组件整合到一个预配置的软件包中。您以略微牺牲灵活性换取大幅加快的部署速度和更简单的操作。对于大多数制造应用，集成系统提供更好的结果。

Overview.ai等公司率先采用集成方法，提供即装即用的完整AI视觉系统。这消除了通常在系统集成上花费的数周或数月时间。

向供应商提问的问题

• 通常需要多少张训练图像？越少越好。现代系统应需要5-20张，而不是数百张。
• 谁可以训练模型？质量工程师应该能够训练，而不仅仅是数据科学家。
• 典型的部署时间是多少？几天到几周是合理的；几个月则是危险信号。
• 系统如何处理变化？要求提供实际产品变化下的性能示例。
• 包含哪些支持？了解购买后可获得哪些帮助。
• 我可以查看参考客户吗？与类似应用中的实际用户交流。