制造业中的Vision AI：实践入门指南
Vision AI正在改变制造商应对质量控制、检测和自动化的方式。通过将摄像机与人工智能相结合，这些系统能够以以前传统技术不可能实现的方式看到和理解产品。
本文为制造业专业人士提供Vision AI的实践入门介绍。我们将拨开营销噱头，解释Vision AI实际上做什么、它如何工作，以及制造商如何使用它来解决实际问题。
Vision AI究竟是什么？
Vision AI是指专为解读视觉信息（包括图像和视频）而设计的人工智能系统，并根据所见内容做出决策。在制造环境中，Vision AI通常是指能够检查产品、验证装配、检测缺陷和引导自动化流程的系统。
Vision AI与传统机器视觉的区别在于学习能力。传统系统遵循编程规则："如果这个像素比阈值X更暗，则标记为缺陷。"Vision AI从示例中学习："这里有500张好产品的图像和200张缺陷图像——学会区分它们。"
这种基于学习的方法使Vision AI能够处理破坏基于规则系统的复杂性和变化。它能够识别从未被明确编程过的缺陷，适应产品的自然变化，并做出需要理解背景的细微判断。
Vision AI的工作原理
现代Vision AI由深度学习驱动，特别是专为图像分析设计的神经网络。这些网络在图像上进行训练，学习区分好产品和有缺陷产品的模式，或区分一个对象与另一个对象。
训练过程
训练Vision AI系统涉及向其展示标注示例。对于缺陷检测，这意味着标注为"良品"或标记了特定缺陷类型和位置的图像。神经网络分析这些图像，自动学习区分每个类别的视觉特征。
深度学习的神奇之处在于工程师无需指定要查找的特征。网络自动发现相关特征，包括边缘、纹理、形状、颜色模式和空间关系，创建出比任何人工设计的特征集更为复杂的内部表示。
推理：实时分析
训练完成后，Vision AI系统通过学习的神经网络处理新图像。每张图像在毫秒内完成分析，网络输出结果如缺陷/无缺陷分类、缺陷位置、零件识别或测量预测。这种实时分析实现了以生产速度进行在线检测。
Vision AI的关键能力
缺陷检测
识别表面缺陷、划痕、凹痕、污染和其他质量问题，即使缺陷类型变化不可预测。
装配验证
确认装配产品中的所有组件存在、位置正确且方向适当。
分类
根据视觉特征将产品分类：按类型、等级或符合性状态。
目标检测
在图像中定位和识别多个对象，实现零件拾取、计数和空间分析。
异常检测
无需每种可能缺陷类型的示例，即可识别任何偏离"正常"的内容。
语义分割
精确勾画缺陷边界或将对象从背景中分离出来进行详细分析。
为何Vision AI优于其他替代方案
与人工检测相比
人工检查员在视觉分析方面非常出色，但有局限性。注意力会减退，特别是在重复性任务中。检查员之间和轮班之间的一致性各不相同。速度受限于人类反应时间。Vision AI无限期地保持一致的注意力，在毫秒内处理图像，并对每次检测应用相同的标准。
与传统机器视觉相比
传统机器视觉适用于结构化、可预测的任务。但当产品自然变化或缺陷呈现意外形式时，基于规则的编程就会陷入困境。Vision AI能够适应变化，因为它从可变的示例中学习。它根据学习到的模式而不是明确的规则来发现缺陷，处理实际生产中的复杂情况。
制造业应用
Vision AI正在几乎所有制造业领域部署。一些最常见的应用包括：
- 电子: PCB检测、焊点分析、组件验证、连接器缺陷检测
- 汽车: 表面光洁度检测、焊接质量验证、装配确认、涂装缺陷检测
- 医疗设备: 无菌性验证、包装检测、组件存在确认
- 食品与饮料: 异物检测、包装验证、液位分析、标签检测
- 消费品: 外观检测、包装质量、装配验证
- 金属加工: 表面缺陷检测、尺寸验证、焊接检测
实施注意事项
训练数据要求
Vision AI需要示例来学习。训练数据的数量和质量显著影响性能。现代系统可以用相对较小的数据集取得良好效果，有时每种缺陷类型仅需5-20张图像，但更多数据通常可以提高准确性。规划数据收集至关重要。
图像质量至关重要
即使是最好的AI也无法检测图像中不可见的缺陷。适当的照明至关重要；它必须揭示您需要检测的缺陷，而不产生混淆分析的伪影。相机分辨率必须足以分辨最小的感兴趣缺陷。安装必须消除振动并确保一致的定位。
边缘处理 vs. 云端处理
Vision AI可以在本地（边缘计算）或云端处理图像。对于制造业，边缘处理通常是首选。它消除了网络延迟，可在没有互联网连接的情况下工作，将数据保存在本地，并提供生产环境所需的可靠性。云端处理可能适用于非实时分析。
集成要求
Vision AI系统必须与其他工厂系统通信。寻找对EtherNet/IP、PROFINET、Modbus和离散I/O等工业协议的原生支持。考虑哪些数据需要流向MES、质量管理和分析平台。集成复杂性通常被低估。
Vision AI入门
对于初次接触Vision AI的制造商，从小规模开始是明智之举。确定一个高价值的检测挑战——当前方法正在挣扎且质量问题成本显著的。在这个应用上试点Vision AI解决方案，严格衡量结果，并在扩展之前积累组织经验。
入门步骤：
- 识别检测痛点并按影响优先排序
- 记录当前质量指标并建立基准
- 评估专为制造业设计的Vision AI解决方案
- 用实际产品进行概念验证
- 以明确的成功指标在单条生产线上试点
- 衡量结果并改进方法
- 根据试点经验制定扩展计划
现代Vision AI平台已大幅简化实施流程。来自Overview.ai等公司的集成解决方案将摄像机、处理硬件和AI软件整合到专为制造业环境设计的统一系统中。这些消除了从多家供应商整合组件的复杂性，可在数小时而非数月内完成部署。