Два типи алгоритмів для машинного бачення

Машинне бачення стало основою промислової автоматизації, дозволяючи ефективно контролювати якість та виявляти дефекти. У своєму сердцевинному розумінні, машинне бачення залежить від алгоритмів для моделювання людського візуального судження. Ці алгоритми можна загально поділити на два типи: правилові системи і алгоритми глибинного навчання . Розуміння їх принципів, сильних сторін та обмежень є критичним для оптимізації їх застосувань у реальних ситуаціях.

Правилові системи

Алгоритми на основі правил: Ці системи аналізують певні характеристики об'єкта — наприклад, колір, форму або значення відтінків сірого — і порівнюють їх з встановленими пороговими значеннями або шаблонами. Наприклад:

• Лист papеру з брудними розмазаннями може бути відмічений як дефектний, оскільки розмазання мають значення відтінків сірого, відмінне від фону.
• Продукт, у якого відсутній стандартний логотип (попередньо визначений шаблон), вважається (невідповідним) за допомогою методу шаблонного співпадіння.

Переваги :

Простота розгортання правила просто програмувати, як тільки шаблони характеристик добре визначені.

Низька обчислювальна вартість : Мінімальні вимоги до апаратного забезпечення через детерміновані розрахунки.

Обмеження :

Жорсткі вимоги до середовища : Освітлення, кути камери та розташування продукту мають бути дуже стабільними.

Обмежена адаптивність : Навіть незначні відмінності у зовнішньому вигляді продукції (наприклад, флуктуації текстури матеріалу) або неправильні дефекти (наприклад, випадкові шрами) можуть призвести до помилкових висновків.

На практиці системи на основі правил добре працюють у строго контролюванних середовищах, де специфікації продукції та умови перевірки строго стандартизовані. Проте їхня хрупкість стає очевидною у динамічних або непередбачуваних умовах.

Алгоритми глибинного навчання: навчання на складності

Глиbine навчання імітує людські когнітивні процеси, навчаючи нейронні мережі на великих наборах даних. Відмінно від систем на основі правил, ці алгоритми самостійно витягають ознаки зображень, що дозволяє їм обробляти складні сценарії, такі як:

Виявлення неправильних дефектів (наприклад, тріщин або плям довільної форми).

Відокремлювання об'єктів на захоплених тлах.

Переваги :

Висока точність у хаотичних середовищах : Адаптується до варіацій освітлення, кутів і несумісностей продукту.

Загальна здатність : Після навчання моделі можуть розпізнавати нові шаблони дефектів у навчених категоріях.

Виклики :

Голод до даних : Навчання вимагає сотні до тисяч позначених зображень, з великою залежністю від вибракованих прикладів. У виробництві дефекти часто є рідкісними, що необхідно створює тривалі фази збору даних (тиждні до місяців).

Проблеми масштабування : Перехід на нову специфікацію продукту зазвичай вимагає перенавчання з нуля, що збільшує час і витрати ресурсів.

Вибір правильного інструменту: Контекст має значення

Вибір між правиловою та глибокою нейронною мережею залежить від конкретних випадків застосування:

Правилові системи процвітають у високотонажному, стандартизованому виробництві (наприклад, компоненти напівпровідників), де забезпечується послідовність.

Глибоке навчання виявляє себе найкраще у низькотонажних, високозмінних сценаріях (наприклад, виявлення дефектів у текстильній промисловості) або коли дефекти не мають передбачуваних шаблонів.

Зокрема, виникають гібридні підходи. Наприклад, фільтри на основі правил можуть попередньо обробляти зображення, щоб зменшити навантаження на глибинне навчання, тоді як інструменти для генерації синтетичних даних полегшують недостаток навчальних прикладів.

Висновок

Ефективність машинного бачення залежить від вирівнювання можливостей алгоритмів з операційними реаліями. Системи на основі правил пропонують простоту та швидкість, але захоплюються у непередбачуваних середовищах. Глиbine навчання забезпечує гнучкість та точність, але вимагає значних початкових інвестицій. У кінцевому рахунку стійкість будь-якої системи залежить від трьох факторів: однорідності продукту, контролю середовища та різноманіття прикладів. Володіння цими змінними гарантує, що машинне бачення виконує свої обіцянки точності та надійності.