制造业计算机视觉解决方案：找到合适的方案
计算机视觉市场选项爆炸式增长。传统机器视觉供应商增加了AI能力，初创公司提供基于云的检测服务，科技巨头推广通用视觉API。对于寻求计算机视觉解决方案的制造商而言，这种丰富的选择可能令人不知所措。
本指南帮助您了解市场格局、理解不同方法，并找到最适合您制造需求的解决方案。
了解您的选择
制造业的计算机视觉解决方案分为几个不同类别，各有不同的权衡。了解这些类别是做出明智决策的第一步。
传统机器视觉系统
传统机器视觉使用由工程师编程的基于规则的算法。这些系统测量尺寸、定位特征、读取代码并通过遵循明确规则检测缺陷。它们经过验证、可预测，并且适用于具有一致产品的结构化任务。
然而，传统系统难以处理自然变化。当产品在颜色、纹理或位置上有正常差异时，基于规则的系统会产生误拒。当缺陷采取意外形式时，它们会被遗漏。编程和调整需要专业知识，每种新产品或缺陷类型都需要额外的开发。
AI驱动的视觉系统
AI视觉系统从示例中学习，而不是遵循编程规则。向系统展示良品和各种缺陷类型的图像，它就会学会区分它们。深度学习算法自动提取相关特征，并根据从数据中学到的模式做出决策。
这些系统擅长处理变化。它们以难以明确编程的方式理解什么构成缺陷与可接受的变化。随着新缺陷类型的出现，可以用新示例更新它们。但是，它们需要训练数据，其决策制定不如基于规则的系统透明。
基于云的视觉服务
云提供商提供可以分类图像、检测对象和识别缺陷的视觉API。图像上传到云服务器，强大的模型处理它们并返回结果。这些服务提供无需本地硬件的复杂AI访问。
权衡包括延迟（网络往返增加延迟）、连接性依赖（互联网断开后检测停止）、数据隐私顾虑（图像离开您的设施）和持续服务成本。对于高速生产线，云延迟通常是禁止性的。
边缘AI系统
边缘AI将AI的强大功能与本地部署的可靠性相结合。AI模型在生产线上的专用硬件上本地运行，无需云依赖即可提供实时结果。这种方法以制造所需的速度和可靠性提供AI的适应性。在我们的边缘AI与云AI比较中了解更多。
关键评估标准
评估计算机视觉解决方案时，请考虑以下关键因素：
检测精度
系统能否在避免误拒的同时可靠地检测您关心的缺陷？要求对您的实际产品和缺陷进行测试。
速度
能否以足够快的速度检测您的线速？在计算中包括摄像机采集时间、处理时间和通信延迟。
易用性
谁将设置和维护系统？需要数据科学专业知识的解决方案对大多数制造团队来说将是个挑战。
集成
它是否支持您的工业协议？它能触发PLC、与SCADA交互并与您的质量管理系统集成吗？
可靠性
它是否为工厂条件而构建？消费级硬件无法在工业环境中存活。检查工作温度范围和外壳等级。
总成本
包括硬件、软件、集成、培训和持续支持。云服务最初看起来便宜，但随着量的增加成本累积。
集成方案与组件方案
另一个关键决策是购买集成解决方案还是组装组件。组件方法（分别选择摄像机、照明、计算机和软件）提供最大灵活性，但需要大量集成专业知识。您需要负责确保兼容性并调试跨供应商问题。
集成解决方案将所有内容捆绑到经过测试的受支持包中。这大大简化了部署和支持；一个供应商对整个系统正常工作负责。权衡是组件选择的灵活性较低。对于大多数制造应用，集成解决方案的简单性超过了组件方法的灵活性优势。
向供应商提问
在评估供应商时，这些问题有助于将营销声明与现实分开：
- 我们能用我们的实际产品进行测试吗？通用数据的基准测试结果意义不大。坚持用您的特定产品和缺陷进行测试。
- 部署需要多长时间？获取具体时间表并了解您的团队需要什么。
- 需要什么训练数据？需要多少图像？如何标注？如果我们没有缺陷样本怎么办？
- 我们如何处理新缺陷？操作员可以更新系统，还是需要供应商参与？
- 如果精度下降怎么办？有哪些监控和重新训练能力？
- 谁提供支持？支持是否在您的时区可用？保证什么响应时间？
- 升级路径是什么？系统如何演变？更新的成本是多少？
将解决方案与应用匹配
大批量、标准化产品
对于生产标准化产品且缺陷类型明确的大批量生产线，传统机器视觉可能仍然合适。产品一致，缺陷类型已知，基于规则的检测可以非常有效。AI在处理细微缺陷或自然变化时增加价值。
高混合、小批量
当以较小批次生产许多不同产品时，传统机器视觉的设置时间变得令人望而却步。能够快速在新产品上训练的AI系统在这些环境中大放异彩。寻找能在几小时而非几周内部署新检测的解决方案。
复杂、多变产品
具有显著自然变化的产品，如有机材料、手工装配品或具有可接受外观差异的组件，需要AI检测。基于规则的系统无法在不产生过多误拒的情况下适应这种变化。AI学会什么变化是可接受的，什么构成真正的缺陷。
实施最佳实践
- 从试点开始：在一条生产线上部署以学习，然后再扩展。选择有明显痛点和积极操作员的生产线。
- 投资图像质量：即使是最好的AI也无法检测图像中不可见的缺陷。照明和摄像机极其重要。
- 收集全面的训练数据：确保您的训练集包括您期望遇到的正常变化和缺陷类型的全范围。
- 定义明确的指标：在部署前商定如何衡量成功。跟踪检测率、误拒率和操作可靠性。
- 规划维护：AI系统需要持续关注。建立用于监控性能和必要时重新训练的流程。
做出您的决定
正确的计算机视觉解决方案取决于您的具体情况。考虑您的产品、生产量、现有技术能力和质量挑战。不要被其他公司产品上的令人印象深刻的演示所吸引。重要的是在您的产品上的性能。
对于大多数制造商来说，现代边缘AI解决方案提供了能力、可靠性和易用性的最佳平衡。它们将AI的适应性与工业可靠性相结合，集成设计消除了集成麻烦。来自Overview.ai等公司的解决方案体现了这种方法，提供专为制造质量检测设计的一体化系统。