18、工业物联网中通过机器学习技术保障图像处理模型的安全与质量

工业物联网中通过机器学习技术保障图像处理模型的安全与质量

1. 引言

如今，人们对技术的依赖程度大幅提升，信息技术在一些领域的连接变得至关重要。这种新的技术依赖极大地改变了我们与环境的交互方式，各类设备相互连接，应用范围广泛。大多数设备都内置了传感器，用于收集信息并实现设备间的相互通信，这些数据最终会影响人类对设备的需求。

在工业生产中，质量管理系统依赖工业图像处理，通过网络物理云系统（CSPS）实现设备互联。大规模生产会带来价格、效率、时间和质量等多方面的挑战，因此许多行业转向自动化生产。制造商的首要任务是提供高质量的产品，为此会采用计算机化的图像处理结构来检测生产中的问题。

机器能够实现强大的计算机视觉，制造企业对机器视觉模型的研究已取得显著进展，其潜力和能力与当前的机器学习结构相当。研究主要集中在提高视觉系统的效率和降低成本上。目前，根据分类不同，检查时使用的方法和技术也会有所变化。机器视觉系统研究涉及多个领域的设备结构质量检测，还有一些研究专注于印刷电路板（PCBs）的计算机视觉检测技术。

自动化检测系统利用工业图像处理，提高图像质量可增强图像处理操作的特征，图像分析有助于模式识别，通过机器学习和模式识别可以有效检测结构物中的故障。视觉检测系统通常采用支持向量机（SVMs）等监督学习算法进行故障识别，同时多实例学习也用于此目的。机器智能学习此前已应用于图像检索、目标识别、跟踪和分类等领域。

在CPU制造过程中，质量管理尤为重要，因为许多组件可能缺失或放置不当，导致组装过程中出现错误。为避免这些问题，需要制定保证产品质量的协议，并开发一个系统来确保生产线上最终阶段的质量、效率和降低时间成本。

传感器、执行器和其他设