الذكاء الاصطناعي الفحص البصري للصور على أساس خوارزمية التعلم العميق

حققت تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي وأساليب التعلم العميق تقدما كبيرا في العقد الماضي. اليوم، يتم استخدامه على نطاق واسع لتصنيف الصور، والتعرف على الوجه، والتعرف على الأشياء داخل الصور. إذًا، ما هو التعلم العميق بالضبط؟ كيف يتم تطبيق التعلم العميق في مرئي تقتيش?

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو فرع من تقنيات التعلم الآلي الذي يتكون من مصنفات مبنية على شبكات عصبية اصطناعية. المبدأ الكامن وراء ذلك هو تعليم الآلات التعلم من خلال الأمثلة to توفيرe أمثلة مصنفة لأنواع محددة من البيانات للشبكة العصبية. يقوم النموذج باستخراج الأنماط الشائعة من هذه الأمثلة وتحويلها إلى نموذج شبكة عصبية يحتوي على هذه المعلومات، مما يساعد في تصنيف المعلومات التي يتم الحصول عليها في المستقبل.

يمكن للفحص البصري المعتمد على تقنية التعلم العميق تحقيق التوطين والتمييز بين العيوب والتعرف على الأحرف والمزيد، ومحاكاة الفحص البصري البشري أثناء التشغيل. Wماذا يعني هذا في الواقع؟ على سبيل المثال، إذا أردنا إنشاء صورة مرئية تقتيش برنامج لفحص بطاريات الليثيوم، نحن بحاجة إلى تطوير خوارزمية قائمة على التعلم العميق وتدريبه باستخدام أمثلة للعيوب التي يجب اكتشافها. ومع بيانات العيوب، ستقوم الشبكة العصبية في النهاية باكتشافها دون أي تعليمات إضافية.

مرئي تقتيش أنظمة يعتمدون على التعلم العميق وهم بارعون في اكتشاف العيوب ذات الخصائص المعقدة. لا يمكنها معالجة عيوب السطح والمظهر المعقدة فحسب، بل يمكنها أيضًا تعميم وتصور سطح بطاريات الليثيوم.

ما هي الشبكة العصبية التلافيفية؟

عندما يتعلق الأمر بالبصرية تقتيش مرتكز على التعلم العميق، التكنولوجيا الأكثر شيوعًا هي الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). إذًا، ما هي شبكة CNN بالضبط؟

تمتلك الشبكة العصبية التلافيفية، أو CNN، ميزات خاصة تحتفظ بالمعلومات المكانية في الشبكة، مما يجعلها أكثر ملاءمة لمشاكل تصنيف الصور. مبادئها مستوحاة من البيانات البيولوجية من الرؤية البشرية، حيث تعتمد الرؤية على طبقات قشرية متعددة، وكل طبقة تتعرف على معلومات منظمة متزايدة التعقيد. ما ندركه يتكون من العديد من البكسلات الفردية؛ ومن ثم يتم التعرف على التراكيب الهندسية من هذه البكسلات، تليها عناصر أكثر تعقيدًا، مثل الأشياء والوجوه والأجسام البشرية والحيوانات.

Kعين التكنولوجيا صورة مرئية بالذكاء الاصطناعي تقتيش يستخدم الشبكة العصبية التلافيفية، مع التركيز بشكل أكبر على سلاسل الشبكة، وتصميم طرق شبكة متتالية مختلفة مصممة خصيصًا لسيناريوهات مختلفة، والتي تعكس بدقة ميزات الصورة لتعزيز الدقة أثناء الرؤية تقتيش.

كيفية دمج مرئيات الذكاء الاصطناعي تقتيش نظام؟

01 المتطلبات Cتوضيح

دمج ان الذكاء الاصطناعي البصري تقتيش نظام يبدأ عادةً بالتحليل التجاري والفني. أولاً، من الضروري توضيح أنواع العيوب التي يجب على النظام اكتشافها وتحت أي ظروف بيئية سيتم استخدامه.

02 جمع البيانات وإعدادها

قبل تطوير أ تعلم عميق النموذج، يجب جمع البيانات وإعدادها. قامت Keye Technology ببناء مكتبة خوارزمية قوية وغنية خلال أكثر من عقد من التطوير والتحسين المستمر. عند مواجهة فحص المنتجات الجديدة، يمكن الاستفادة من مكتبة الخوارزمية للتعلم التزايدي/النقل، حيث تتم إضافة عدد صغير من العينات الجديدة إلى نتائج التدريب الأصلية، مما يقلل بشكل كبير من وقت التدريب على المنتجات الجديدة ويتيح التعلم السريع.

03 التدريب والتقييم

بعد جمع العينات الجديدة، فإن الخطوة التالية هي التدريب والتحقق من صحة وتقييم أداء ودقة نتائج النموذج.

04 النشر والتحسين

عند نشر البصرية تقتيش من الضروري النظر في كيفية توافق بنية نظام البرمجيات والأجهزة مع قدرة النموذج.

حالات تطبيقية للذكاء الاصطناعي البصري تقتيش الأنظمة

حاويات التغليف: مناسبة لمراقبة جودة المنتجات، وتستخدم للكشف عن العيوب الخارجية مثل البقع السوداء، والنتوءات، والفجوات، وأرقام العفن.

بطاريات الليثيوم: في إنتاج بطاريات الليثيوم، غالبًا ما تحدث العيوب الشائعة مثل الثقوب والثقوب الرملية والخدوش وعدم التساوي واللحام غير السليم أثناء عمليات مثل لحام مسمار الختم ولحام الغطاء العلوي.