工业质检如何以“智”取胜？15分钟上手工业零部件检测全流程方案( 二 )

在这里就要提到一个很重要的配件，即样本采集用的镜头，它就相当于飞桨在真实生产流水线上的智能眼睛。采用什么样的镜头，也就意味着让AI能看到什么样的内容。这里有两个关键点：如何操作镜头以及如何为样本匹配一个合适的镜头。
先说操作镜头。针对AI质检选取的都是工业专用的镜头，其使用逻辑和原理与日常摄影镜头并无二致。因此我们需要了解一些摄影相关技术，如：焦距、变焦、定焦、微距、快门、光圈、感光度、噪点等，都属于摄影的基础知识。这些知识对样本采集起到很好的辅助作用，毫不夸张地说：成功的AI样本采集是从一张信息准确且直观的照片开始。
熟悉镜头操作后，就需要给实际样本匹配镜头。从样本大小、远近、位置和运动的模式等方面综合考虑。比如我们上面提到的螺纹瑕疵，可以选择微距，从而让瑕疵很快被镜头捕捉到。样本取样中需要争取每个角度都有侧重，甚至要关注不同光线下的样本选取。
第二步：样本标注
在数据准备完成后导入飞桨进行标注，在这里需要注意标签和标注的重点。
标签

文章插图
标签是围绕着样本要表达的信息和实际部署场景展开的。比如外壳的划痕检测，工厂要求一旦出现划痕就视为不合格，或者是装配位置有一个螺丝，也视为不合格。所以在建立标签的时候，一定要按照实际的质检需求和流程设定标签。
标注
标注也是飞桨中非常重要的环节，需要将图像中涉及的瑕疵全部准确框定标注。利用平台提供的自动标注、纠错、评估报告等反复确认标注信息的准确无误。
在这里提到评估报告中的maP值，有98%、99%这样的数值体现，这是深度学习领域里面衡量模型效果的指标。98%并不是说有2%的错误率，需要结合评估报告了解详情。
准确的标注对模型效果至关重要
第三步：模型部署
训练好的AI模型需要部署到边缘计算模块或者叫边缘计算相机。本次案例中使用到到的边缘计算相机是集成度很高的产品“辨影”，部署简单且接口丰富。在飞桨中训练好的模型通过多种方式可直接部署到辨影中，整个部署过程中不需要再编写任何代码。
辨影本身自带高灵敏度的液晶触摸屏，在不用外接显示器的情况下就可以对模型进行管理，比如：图像的自动拍照、采样以及各种调节等，且内置了蜂鸣器，可对效果验证给到提示。在接口方面包含了现在大部分的常用输入和输出接口，支持多种触发方式和信号输出。也可以外接摄像头或各种视频信号，也可以连接到PLC、单片机、网站、服务器和手机APP等。
边缘计算模块（辨影）工作流程图
最终通过边缘相机验证模型检验效果。到这里就完成了用飞桨进行AI质检模型训练过程。
哪些质检项目
适合用AI来完成检测呢？
那么，哪些质检项目适合用AI来完成呢？
「如果能够一眼看出来的区别和变化，就可以尝试使用AI来完成」
这是一个简单直接的判断方式，当然，产业用户更多分布在汽车、金属加工、3C电子等领域，这类用户对自动化及AI的理解更多面一些。
除此之外，手工生产产品的AI质检领域也非常广阔。虽然目前我国正在进行产业转型，但仍然有大量工厂依赖人工生产及质检。一个工人一天要手工挑选上万件产品，比如一根USB线，注塑完后有没有问题，压铸有没有问题，都是在靠人工检查。又或者是拉锁的识别，需要检查拉锁是否有缺齿，这些都占据工人大量精力。应用AI减少重复性劳动、提升质检效率，并且能够高标准确保品控。