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！

在当今的工业生产中，视觉缺陷检测系统变得越来越重要。它能够利用深度学习技术，从图像中提取有用的特征，并对产品进行分类，以检测出其中的缺陷。本文将详细介绍如何创建一个端到端的基于视觉的解决方案，用于检测图像中的视觉缺陷，并将训练好的模型部署到 Google Vertex AI 端点，以实现在线预测。

1. 模型编译

在这一步中，我们需要定义合适的损失函数、优化算法和评估指标。由于这是一个多标签分类问题，我们将使用分类交叉熵作为损失函数，Adam 优化器（使用默认值），并以“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，我们就可以开始在之前整理好的数据集上训练模型了。

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。我们计划将模型训练 50 个轮次（epochs），每个批次（batch size）包含 64 个样本。在每个轮次结束后，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_siz