如何在生产线上实施AI视觉系统
您已决定AI视觉可以解决您的质量检测挑战。现在进入关键阶段：实施。执行良好的实施能快速兑现承诺的收益。执行不当则会导致挫败感、延误，有时甚至导致项目失败。
本指南介绍了在制造业中实施AI视觉系统的关键阶段，并为每个阶段提供实用建议。
第一阶段：规划与准备
明确目标
从具体、可衡量的目标开始。"提高质量"太模糊。更好的表述："将每月客户逃逸从50件减少到5件以下"或"自动化检测目前每班需要2名全职员工的连接器引脚。"明确的目标指导所有后续决策，并使成功衡量更有意义。
记录当前状态
在实施变更之前，全面记录当前状态。出现哪些缺陷，频率如何？当前的检测率和逃逸率是多少？有多少劳动力专门用于检测？误拒率是多少？这条基线可以衡量改进效果。
评估可行性
并非每项检测任务都适合AI视觉。在投入资源之前，请验证：
- • 可见性：能否通过适当的成像看到缺陷？某些缺陷需要特殊照明或成像技术。
- • 速度要求：系统能否以足够快的速度检测您的线速？
- • 物理限制：是否有空间安装摄像机？产品能否定位以进行成像？
- • 缺陷发生率：能否收集足够的每种缺陷类型样本用于训练？
- • 环境因素：是否存在振动、温度或污染方面的顾虑？
选择正确的解决方案
市场提供从DIY框架到交钥匙解决方案的各种选择。考虑团队的能力、时间表和支持要求。对于大多数制造商而言，专为工业用途设计的集成解决方案比拼凑组件能提供更快的部署和更好的可靠性。
第二阶段：物理安装
照明设计
照明可以说是视觉系统成功最关键的因素。正确的照明使缺陷可见且一致；不良照明使可靠检测变得不可能，无论AI能力如何。
照明原则
- • 光线角度影响缺陷可见性
- • 漫射光与直射光效果不同
- • 颜色/波长对某些缺陷很重要
- • 消除或控制环境光变化
常用方法
- • 环形灯用于均匀照明
- • 条形灯用于方向性高亮
- • 背光用于边缘检测
- • 穹顶灯用于反光表面
摄像机定位
摄像机放置决定了可见内容及其分辨率。计算捕获检测区域所需的视野，并确保摄像机分辨率提供足够的细节以解析最小的感兴趣缺陷。考虑复杂几何形状是否需要多台摄像机。
零件呈现
产品将如何呈现给摄像机？定位的一致性提高AI性能。选项包括基于传送带的检测、手动放置、机器人呈现或在现有夹具内检测。每种方法在速度、一致性和灵活性方面都有权衡。
第三阶段：训练数据收集
AI系统从示例中学习，使训练数据收集对于成功至关重要。
良品图像
收集代表可接受变化全范围的良品图像。包括您生产的不同批次、供应商、颜色和配置。AI需要理解"正常"在其所有变化中的样子。
缺陷图像
收集您需要检测的每种缺陷类型的示例。这通常是最大的挑战；缺陷可能很罕见，您需要足够的示例让AI学习可靠的模式。策略包括：
- • 历史收集：随时间保留生产中的缺陷样本
- • 人工创建：如果安全且实际，故意创建代表性缺陷
- • 数据增强：使用软件技术扩展有限的缺陷数据集
- • 迁移学习：现代AI可以通过从相关任务转移知识来从更少的示例中学习
数据标注
图像必须被标注，以指示它们是显示良品还是缺陷，以及适用时是什么类型的缺陷。对于定位任务，必须标记缺陷区域。准确的标注直接影响AI精度：垃圾进，垃圾出。
第四阶段：AI模型训练
收集并标注数据后，AI模型训练开始。现代平台处理技术复杂性；您不需要成为数据科学家。
训练工作流程：
- 1. 上传图像：将训练图像加载到平台中
- 2. 验证标签：检查并纠正任何标注错误
- 3. 配置训练：为您的应用设置适当的参数
- 4. 训练模型：平台训练神经网络（可能需要几分钟到几小时）
- 5. 验证结果：在保留图像上测试以验证精度
- 6. 必要时迭代：如果精度不足，添加更多训练数据
第五阶段：集成
控制系统集成
视觉系统必须与生产线控制系统通信以触发检测并对结果采取行动。这通常涉及PLC通信、触发设备和拒绝机制。寻找对EtherNet/IP、PROFINET和Modbus等工业协议具有原生支持的系统。
数据系统集成
为获得最大价值，将检测数据连接到MES、质量管理和分析系统。这使得跟踪质量趋势、将缺陷与工艺参数关联以及生成质量文档成为可能。API和数据库连接有助于数据流转。
第六阶段：验证与上线
并行运行
在依赖视觉系统之前，将其与现有检测方法并行运行。比较结果以验证检测率和误拒率是否符合预期。这建立信心并在上线前识别任何差距。
验收标准
在上线前定义明确的验收标准。必须达到什么检测率？什么误拒率是可以接受的？系统必须可靠运行多长时间？拥有客观标准可以防止无休止的调整和关于准备情况的争论。
操作员培训
培训操作员有效使用系统。他们需要了解如何响应警报、如何验证系统操作、何时升级问题以及基本故障排除。训练有素的操作员对于持续成功至关重要。
第七阶段：持续改进
上线不是终点；它是持续改进的开始。
持续活动：
- 监控性能：随时间跟踪检测率、误拒率和系统可用性
- 收集边缘案例：保存系统遇到困难的图像以供潜在重新训练
- 定期重新训练：随着新缺陷类型出现或产品演变而更新模型
- 扩展部署：应用所学知识在其他生产线或应用上实施
- 优化设置：根据生产经验微调阈值和参数
常见实施陷阱
从他人的错误中学习：
- 低估照明：更多项目因照明不良而失败，而非AI不良。适当投资。
- 训练数据不足：在数据收集上吝啬会削弱精度。规划全面的数据收集。
- 忽视边缘案例：在生产中遇到的全范围变化上进行训练，而不仅仅是理想样本。
- 跳过验证：不要急于投入生产。彻底的验证可以防止代价高昂的问题。
- 忽视变更管理：技术成功需要组织采用。尽早吸引利益相关者。
加速实施
实施时间表因解决方案选择和应用复杂性而差异很大。使用开源工具的DIY方法可能需要数月的工程努力。专为制造业设计的集成解决方案可以在数天内部署。
来自Overview.ai等公司的平台专为快速部署而构建。集成摄像机、处理和软件消除了集成复杂性。用户友好的界面使培训无需数据科学专业知识即可访问。工业设计确保了工厂环境中的可靠性。具有制造经验的支持团队加速了成功实施。