32、工业检测与特性预测中的机器学习应用

工业检测与特性预测中的机器学习应用

1 深度学习在在线表面检测系统中的应用

1.1 深度学习缺陷检测流程

深度学习在缺陷检测中的应用流程主要包括图像采集、图像标注、模型算法和数据库构建等环节。在构建过程中，领域专家和图像处理专家需要密切合作。以下是基于深度学习算法构建缺陷检测系统的主要流程：
1. 图像采集 ：获取包含缺陷信息的图像数据。
2. 缺陷目录与类别定义 ：领域专家和图像处理专家共同确定缺陷的类别和定义。
3. 候选检测 ：利用经典图像处理方法进行候选缺陷检测。
4. 候选标注 ：对候选缺陷进行标注，构建分类和检测数据库。
5. 模型训练 ：使用标注好的数据训练分类和检测模型。
6. 反馈与再标注 ：根据检测结果进行反馈和再标注，优化模型。

1.2 混合设置方案

深度学习系统中数据的收集和标注是最具挑战性的部分。为了解决这个问题，提出了一种混合解决方案：
- 候选检测器 ：利用经典图像处理方法开发候选检测器，重点是检测尽可能多的缺陷，为后续标注提供基础。
- 候选标注 ：候选标注通常比原始图像标注更容易和快速，因为它可以基于候选缺陷进行讨论和标注。
- 数据库构建 ：构建的数据库可用于分类或补充“背景”图像进行定位。