工业机器人视觉培训之如何训练模型识别不规则缺陷

深度学习在视觉检测中的应用：如何训练模型识别不规则缺陷？
在工业视觉检测领域，传统算法在处理划痕、污点、凹坑等不规则、多样化的缺陷时，常常面临挑战。
因为这些缺陷的形态、大小、位置和对比度千变万化，难以用固定的规则来穷尽描述。
深度学习，特别是基于卷积神经网络的视觉技术，为这1难题提供了新的解决路径。


为何深度学习能胜任？

深度学习的优势在于其强大的“特征学习”能力。
不同于传统算法需要人工设计特征如边缘、形状，深度学习模型通过大量的样本训练，能够自行从图像中学习和提取出与缺陷相关的、深层次的抽象特征。
无论缺陷是细长的划痕还是不规则的斑块，只要训练数据足够有代表性，模型就能学会识别它们共有的“缺陷本质”，而不会拘泥于其具体外形。


训练模型的关键步骤

数据采集与标注： 这是整个流程的基石。
需要收集大量包含各种类型不规则缺陷的产品图像，同时也要包含足够多的合格品图像。
然后，由专业人员使用标注工具，在缺陷图像上精确地框出或勾勒出每1个缺陷的区域，并为其打上正确的标签如“划痕”、“污点”。
数据的质量和多样性直接决定了模型性能的上限。


模型选择与搭建： 对于视觉检测任务，通常会选择成熟的目标检测或图像分割模型架构作为基础。
这些模型已经具备了强大的图像理解能力，我们可以基于这些预训练模型进行“迁移学习”，这比从0开始训练效率高得多，所需数据量也相对较少。


模型训练与调优： 将标注好的数据分为训练集和验证集。
训练集用于“教导”模型，让模型不断调整内部参数，学习如何将输入图像与正确的缺陷标签关联起来。
验证集则用于评估模型在未见过的数据上的表现，防止其过度“死记硬背”训练样本。
这个过程需要反复调整学习率等参数，以获得1个泛化能力强的模型。


测试与部署： 使用1个完全未参与训练过程的测试集图像对最终模型进行评估，确认其识别准确率和稳定性达到应用要求后，便可将模型部署到实际的工业计算机上，对接相机进行在线实时检测。


通过这套流程，训练出的深度学习模型能够以很高的准确率发现那些难以用规则定义的缺陷，大幅提升了检测的自动化水平和可靠性。