以下是集成自动化视觉检测系统时要遵循的五个步骤：

1. 陈述问题

必须理解的是，检测的目标并非发现所有可能的缺陷，而是确定系统应该检测哪些类型的缺陷。这些缺陷会影响质量、安全性和可靠性，以便客户能够识别并关注它们。为了帮助您做到这一点，以下是在确定将自动化检测集成到制造业的实际问题陈述时需要遵循的基本步骤：

● 识别您的系统环境。

● 定义检测是实时的还是延迟的。

● 当检测到缺陷时识别系统通知。

● 检查您是否需要从头开始开发新系统，或者您的默认系统是否启用缺陷检测功能。

2. 收集并准备数据

作为数据科学领域的工程师，在开始深度学习之前，你必须准备并收集所需的数据集。对于制造业而言，通过物联网分析实现产品供应链的数字化至关重要。例如，如果我们讨论的是视频记录，数据准备可以包括从视频中提取帧并在这些帧上为相关对象创建边界框。

收集数据集的方法有很多种；但以下是一些标准方法：

1)利用客户提供的视频记录

2)从事适用于特定目的的开源视频录制

3)根据深度学习模型要求从头收集数据

获取数据后，我们会确保数据有序且可供建模。在继续操作之前，我们会检查任何与此明确相关的异常情况。

3. 开发深度学习模型

在此阶段，您将根据系统的复杂性、预算限制和时间限制来确定完美的深度学习模型。以下是一些常见的方法：

● 模型开发服务[例如GoogleCloudMLEngine、AmazonML]

这种方法基于特征工程。您将获得一组由领域专家专门推导的启发式规则，用于检测图像中的物体。当缺陷检测特征的要求与服务提供的模板相符时，此类模型非常有用。这样做可以节省时间和预算，因为无需从头开始开发模型。

● 使用预训练模型

预训练模型是一种预先构建的深度学习模型，可以执行与您想要完成的任务类似的任务。预训练模型可能无法在所有任务上都取得成功，但它们可以显著节省时间和成本。使用之前训练过的模型来解决大型数据集问题，使我们能够根据需求进行定制。

● 从零开始的深度学习模型开发

在从头开发自定义深度学习模型时，数据科学家应该考虑使用多种计算机视觉算法，例如图像分割、目标检测等。这种方法非常适合复杂且安全的检测系统。这种方法可能耗时耗力，但最终结果是值得的。

例如，假设有一个用于评估汽车零部件的自动化视觉检测系统，用于检测金属表面的划痕。经过训练后，系统可以准确检测各种凹痕和划痕。在这种情况下，您无需开发完全不同的模型，只需收集显示缺陷或不合格零部件的图像即可。

4. 训练和评估

在为您的系统开发视觉检测模型后，现在是时候对其进行训练了。在这里，数据科学家必须测试和评估系统的性能及其结果的准确性。测试数据集可以是任何能够支持自动视觉检测系统的数据；它可能是我们正在处理的一组视频记录。

5. 部署和改进

评估模型后，就该部署并进行日常检查了。与其直接大规模应用模型，不如在一些产品上进行测试，并确定其准确性。如果它满足您的需求，就可以将其集成到整个系统中。此外，建议您使用市场上新的数据集和趋势来快速调整模型。

来源：今日球事