Два типа алгоритмов для машинного зрения

Компьютерное зрение стало основополагающим элементом промышленной автоматизации, обеспечивая эффективный контроль качества и обнаружение дефектов. В своей основе компьютерное зрение опирается на алгоритмы для воспроизведения человеческого визуального суждения. Эти алгоритмы можно разделить на две категории: правило-ориентированные системы и алгоритмы глубокого обучения . Понимание их принципов, сильных сторон и ограничений критически важно для оптимизации их применения в реальных условиях.

Правило-ориентированные системы

Алгоритмы на основе правил: Эти системы анализируют конкретные характеристики объекта — такие как цвет, форма или значения в градациях серого — и сравнивают их с установленными порогами или шаблонами. Например:

• Лист белой бумаги с пятнами может быть помечен как бракованный, так как пятна имеют значение в градациях серого, отличное от фона.
• Продукт, у которого отсутствует стандартный логотип (предопределенный шаблон), считается (несоответствующим) через метод сравнения с образцом.

Преимущества :

Простота внедрения правила просты для программирования, если характеристики шаблонов определены четко.

Низкая вычислительная стоимость : Минимальные требования к оборудованию благодаря детерминированным расчетам.

Ограничения :

Жесткие требования к окружающей среде : Освещение, углы камеры и позиционирование продукта должны оставаться высоко последовательными.

Ограниченная адаптивность : Даже незначительные вариации во внешнем виде продукта (например, колебания текстуры материала) или нерегулярные дефекты (например, случайные царапины) могут привести к ошибочным суждениям.

На практике, системы на основе правил показывают отличные результаты в строго контролируемых условиях, где спецификации продукта и условия проверки жестко стандартизированы. Однако их хрупкость становится очевидной в динамических или непредсказуемых ситуациях.

Алгоритмы глубокого обучения: обучение на сложности

Глубокое обучение имитирует человеческие когнитивные процессы, обучая нейронные сети на больших наборах данных. В отличие от систем на основе правил, эти алгоритмы самостоятельно извлекают признаки из изображений, что позволяет им справляться со сложными сценариями, такими как:

Обнаружение нерегулярных дефектов (например, трещины или пятна произвольной формы).

Выделение объектов на захламленных фоновых изображениях.

Преимущества :

Высокая точность в хаотичных условиях : Адаптируется к изменениям освещения, углов и несоответствиям продукции.

Обобщаемость : После обучения модели могут распознавать новые дефектные шаблоны внутри изученных категорий.

Проблемы :

Жадность к данным : Обучение требует сотен до тысяч помеченных изображений, с серьезной зависимостью от дефектных образцов. В производстве дефекты часто бывают редкими, что делает необходимым длительные фазы сбора данных (недели или месяцы).

Проблемы масштабируемости : Переход на новую спецификацию продукта обычно требует повторного обучения с нуля, увеличивая затраты времени и ресурсов.

Выбор правильного инструмента: Контекст имеет значение

Выбор между правиловыми и алгоритмами глубокого обучения зависит от конкретных случаев использования:

Правило-ориентированные системы превосходят в производстве высокого объема с стандартизацией (например, компоненты полупроводников), где гарантируется последовательность.

Глубокое обучение дает лучшие результаты в условиях низкого объема и высокой вариативности (например, обнаружение дефектов в текстиле) или когда дефекты не имеют предсказуемых шаблонов.

Примечательно, что появляются гибридные подходы. Например, правила на основе фильтров могут предварительно обрабатывать изображения для уменьшения рабочей нагрузки глубокого обучения, в то время как инструменты генерации синтетических данных смягчают нехватку обучающих образцов.

Заключение

Эффективность машинного зрения зависит от согласования возможностей алгоритмов с операционными реалиями. Правило-ориентированные системы предлагают простоту и скорость, но терпят неудачу в непредсказуемых средах. Глубокое обучение обеспечивает гибкость и точность, но требует значительных первоначальных инвестиций. В конечном счете, стабильность любой системы зависит от трех факторов: однородности продукции, контроля окружающей среды и разнообразия образцов. Овладение этими переменными гарантирует, что машинное зрение оправдывает свое обещание точности и надежности.