26、基于视觉的缺陷检测系统：机器也能“看”啦！

基于视觉的缺陷检测系统：机器也能“看”啦！

在当今的工业生产和质量控制领域，基于视觉的缺陷检测系统发挥着越来越重要的作用。它能够利用深度学习技术，让机器像人类一样“看”到图像中的缺陷，从而实现高效、准确的质量检测。本文将详细介绍如何构建一个基于视觉的缺陷检测系统，包括模型的编译、训练、评估以及部署等关键步骤。

1. 模型编译

在开始训练模型之前，我们需要对模型进行编译，这一步骤主要是定义合适的损失函数、优化算法和评估指标。由于我们处理的是多标签分类问题，因此选择分类交叉熵作为损失函数。同时，使用默认参数的 Adam 优化器，并将“准确率”作为评估指标。以下是编译模型的代码：

model.compile(
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy']
)

完成模型编译后，我们就可以使用之前准备好的数据集开始训练模型了。

2. 模型训练

现在，数据和模型对象都已准备就绪，我们可以开始训练模型了。计划训练 50 个周期（epochs），每个批次（batch size）包含 64 个样本。在每个周期结束后，我们会检查模型在训练集和测试集上的损失和准确率。以下是训练模型的代码：

history = model.fit(
    x=all_train_images,
    y=all_train_labels,
    batch_