製造業電腦視覺解決方案：找到合適的方案
電腦視覺市場選項爆炸式增長。傳統機器視覺供應商增加了AI能力，初創公司提供基於云的檢測服務，科技巨頭推廣通用視覺API。對於寻求電腦視覺解決方案的製造商而言，這種豐富的選擇可能令人不知所措。
本指南帮助您瞭解市場格局、理解不同方法，并找到最適合您製造需求的解決方案。
瞭解您的選擇
製造業的電腦視覺解決方案分為幾個不同類別，各有不同的權衡。瞭解這些類別是做出明智决策的第一步。
傳統機器視覺系統
傳統機器視覺使用由工程師编程的基於規則的演演演算法。這些系統量測尺寸、定位特徵、讀取代碼并透過遵循明確規則檢測缺陷。它們經過驗證、可預測，并且適用於具有一致產品的結构化任務。
然而，傳統系統難以處理自然變化。當產品在颜色、紋理或位置上有正常差異時，基於規則的系統會產生誤拒。當缺陷采取意外形式時，它們會被遺漏。编程和調整需要專業知識，每種新產品或缺陷類型都需要額外的开發。
AI驅動的視覺系統
AI視覺系統從示例中学习，而不是遵循编程規則。向系統展示良品和各種缺陷類型的影像，它就會学會區分它們。深度學習演演演算法自動提取相關特徵，并根據從資料中学到的模式做出决策。
這些系統擅長處理變化。它們以難以明確编程的方式理解什麼构成缺陷與可接受的變化。随着新缺陷類型的出現，可以用新示例更新它們。但是，它們需要訓練資料，其决策制定不如基於規則的系統透明。
基於云的視覺服務
云提供商提供可以分類影像、檢測對象和識別缺陷的視覺API。影像上傳到云伺服器，強大的模型處理它們并返回結果。這些服務提供無需本地硬體的複雜AI访問。
權衡包括延遲（網路往返增加延遲）、連接性依赖（互聯網斷开後檢測停止）、資料隱私顾虑（影像離开您的設施）和持續服務成本。對於高速生產線，云延遲通常是禁止性的。
邊緣AI系統
邊緣AI將AI的強大功能與本地部署的可靠性相結合。AI模型在生產線上的專用硬體上本地運行，無需云依赖即可提供即時結果。這種方法以製造所需的速度和可靠性提供AI的適應性。在我們的邊緣AI與云AI比较中瞭解更多。
關鍵评估標準
评估電腦視覺解決方案時，請考虑以下關鍵因素：
檢測精度
系統能否在避免誤拒的同時可靠地檢測您關心的缺陷？要求對您的實際產品和缺陷進行測試。
速度
能否以足够快的速度檢測您的線速？在計算中包括摄像機采集時間、處理時間和通信延遲。
易用性
谁將設定和維護系統？需要資料科学專業知識的解決方案對大多數製造團隊來说將是個挑戰。
整合
它是否支援您的工業協定？它能触發PLC、與SCADA交互并與您的品質管理系統整合吗？
可靠性
它是否為工廠條件而构建？消費級硬體無法在工業環境中存活。檢查工作温度範围和外壳等級。
總成本
包括硬體、軟體、整合、培訓和持續支援。云服務最初看起來便宜，但随着量的增加成本累積。
整合方案與組件方案
另一個關鍵决策是購買整合解決方案還是組裝組件。組件方法（分別選擇摄像機、照明、計算機和軟體）提供最大灵活性，但需要大量整合專業知識。您需要負責確保兼容性并調试跨供應商問題。
整合解決方案將所有內容捆绑到經過測試的受支援包中。這大大简化了部署和支援；一個供應商對整個系統正常工作負責。權衡是組件選擇的灵活性较低。對於大多數製造應用，整合解決方案的简单性超過了組件方法的灵活性優勢。
向供應商提問
在评估供應商時，這些問題有助於將营销声明與現實分开：
- 我們能用我們的實際產品進行測試吗？通用資料的基準測試結果意義不大。坚持用您的特定產品和缺陷進行測試。
- 部署需要多長時間？獲取具體時間表并瞭解您的團隊需要什麼。
- 需要什麼訓練資料？需要多少影像？如何標注？如果我們沒有缺陷樣本怎麼辦？
- 我們如何處理新缺陷？操作員可以更新系統，還是需要供應商参與？
- 如果精度下降怎麼辦？有哪些監控和重新訓練能力？
- 谁提供支援？支援是否在您的時區可用？保證什麼響應時間？
- 升級路径是什麼？系統如何演變？更新的成本是多少？
將解決方案與應用匹配
大批量、標準化產品
對於生產標準化產品且缺陷類型明確的大批量生產線，傳統機器視覺可能仍然合適。產品一致，缺陷類型已知，基於規則的檢測可以非常有效。AI在處理細微缺陷或自然變化時增加價值。
高混合、小批量
當以较小批次生產许多不同產品時，傳統機器視覺的設定時間變得令人望而却步。能够快速在新產品上訓練的AI系統在這些環境中大放異彩。寻找能在幾小時而非幾周內部署新檢測的解決方案。
複雜、多變產品
具有显著自然變化的產品，如有機材料、手工裝配品或具有可接受外观差異的組件，需要AI檢測。基於規則的系統無法在不產生過多誤拒的情况下適應這種變化。AI学會什麼變化是可接受的，什麼构成真正的缺陷。
實施最佳實践
- 從试點开始：在一條生產線上部署以学习，然後再扩展。選擇有明显痛點和積極操作員的生產線。
- 投資影像品質：即使是最好的AI也無法檢測影像中不可見的缺陷。照明和摄像機極其重要。
- 收集全面的訓練資料：確保您的訓練集包括您期望遇到的正常變化和缺陷類型的全範围。
- 定義明確的指標：在部署前商定如何衡量成功。跟踪檢測率、誤拒率和操作可靠性。
- 規劃維護：AI系統需要持續關注。建立用於監控效能和必要時重新訓練的流程。
做出您的决定
正確的電腦視覺解決方案取决於您的具體情况。考虑您的產品、生產量、現有技术能力和品質挑戰。不要被其他公司產品上的令人印象深刻的展示所吸引。重要的是在您的產品上的效能。
對於大多數製造商來说，現代邊緣AI解決方案提供了能力、可靠性和易用性的最佳平衡。它們將AI的適應性與工業可靠性相結合，整合設計消除了整合麻煩。來自Overview.ai等公司的解決方案體現了這種方法，提供專為製造品質檢測設計的一體化系統。