31、工业表面检测系统中的机器学习：挑战、方法与应用实例

工业表面检测系统中的机器学习：挑战、方法与应用实例

在工业生产领域，表面检测是确保产品质量的关键环节。传统上，人工检测是主要的表面控制方法，因其具有灵活性和应对意外情况的能力。然而，随着技术的发展，计算机视觉（CV）为基础的检测系统正逐渐兴起，尤其是深度学习方法在其中的应用备受关注。本文将深入探讨深度学习在复杂在线表面检测系统中的应用，分析其面临的挑战、不同方法的特点，并介绍一种混合方法及应用实例。

1. 计算机视觉检测系统的兴起

在许多工业生产现场，人工检测仍被广泛使用，但计算机视觉检测系统因其在重复计算、速度和一致性方面的优势，以及长期运行的成本效益，正逐渐成为主流。目前，CV 基在线检测算法主要有“经典”CV 算法和数据驱动的深度学习方法。

1.1 经典 CV 算法

经典 CV 算法由专家构建算法链，包括滤波算法、统计方法、自适应阈值处理、特征提取和分类步骤。其优点如下：
- 快速原型开发 ：只需少量示例图像，就能在硬件集成后快速开发出原型解决方案，满足客户对早期解决方案的需求。
- 高效解决简单任务 ：对于简单的子任务，能使用高效算法，在高生产速度下具有重要意义。
- 可解释性和可参数化 ：每个步骤都易于理解、解释和参数化，在面对新缺陷和产品变体时，只需调整部分参数即可。

然而，经典 CV 算法也存在明显缺点。需要手动设置大量参数，设计和维护依赖专家知识，对图像质量要求高，且在某些情况下性能不佳，例如对天然材料的检测几乎无法实现。

1.2 深度学习方法