设为首页收藏本站
授权版本:2024_07
开启左侧

深度学习缺陷检测中必会的算法类型

[复制链接]
易明AI视觉检测 发表于 2024-4-28 20:40:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
今天跟大家聊一聊缺陷检测行业落地的一些深度学习算法。
说到AI视觉任务,不得不来说说图像分类、目标检测、图像分割三大视觉任务。这三大任务占据了计算机视觉领域的半壁江山。那在工业缺陷检测领域中,我们常用的视觉任务仍然是这三大板块,那就是分类、检测和分割。
我们先来说说图像分类,图像分类顾名思义,就是将每张图片中的内容进行归类统一。那么对于缺陷检测来说,就是对好品图像与NG图像的分类。这种方式常用于整个产品布满相机视野的情况,并且缺陷特征比较明显时。
image-20240428203836819.png
举个例子,苹果和鸭梨充满相机视野,并且苹果和鸭梨的特征又十分明显,图像分类模型就能很好的区分开哪些图像是苹果,哪些是鸭梨。如果想要检测大红苹果和比大红苹果稍微小一些的红苹果,图像分类模型就可能会不稳定。又或者想要通过红苹果上面是否有小黑点来分类,图像分类模型可能不是最适合的。
image-20240428201739085.png
那有朋友问了,如果我想检测红苹果上面的小黑点,用来区分苹果的好坏,用什么方式好呢?这里目标检测就派上用场了。目标检测模型可以快速的定位到产品上的缺陷位置,并对这个位置的缺陷进行分类。也就是图像分类的进阶版。不管是小黑点、小白点、小黄点,目标检测模型可以定位到这些缺陷的位置,并且预测出每个缺陷属于什么类别。这样我们可以通过检测缺陷目标来判断产品是否NG。目标检测呢,也是我在实际项目中应用最多的一种方式,速度快、准确率高。
image-20240428202921143.png
那有朋友又问了,我想找到图像中苹果所在的区域,我想知道图像中哪些像素是属于苹果、哪些像素属于背景、哪些像素属于苹果上的小黑点怎么办呢。这时候我们可以使用图像分割模型。这里图像分割又可以分为语义分割、全景分割、实例分割。语义分割呢就是将同一类语义信息的像素归为一类,包括背景。比如图像中有三个人,那在语义分割中,这三个人都属于人,他们是同一个类别,具有同样的语义。如果是在全景分割中,这三个人就不属于同一类别,分别属于三个类别,因为他们是三个不同的人。语义分割和全景分割都是对整张图像上的所有像素进行分类。实例分割比较好理解,就是在目标检测的基础上,对检测框中的目标进行分割,且类别属于检测框类别。实例分割并不会对图像的背景进行分割,只是针对检测框中的实例内容进行像素级分割。好了,让我们再回到苹果这里,我们可以通过语义分割,将苹果区域、背景区域、黑点区域都进行分割,从而获取我们需要的结果。
除了这三大任务之外呢,还有一些不太常用的比如带角度的目标检测、无监督的异常检测等等这里就不再赘述了。
对于工业缺陷检测还有哪些想要了解的话题欢迎评论区留言。
挑战免费帮10个检测项目AI应用落地仍在报名中,想要参与挑战的朋友评论私信或留言您的邮箱,我们会主动联系您。
image-20240423213119753.png
深度学习训练部署软件AIDetection下载链接: https://caiyun.139.com/m/i?1D5C28b5xLy9p  提取码:cqn1。


奖励计划已经开启,本站鼓励作者发布最擅长的技术内容和资源,流量变现就在现在,[点我]加入吧~~~Go
wenbo_bob 发表于 2024-4-29 09:51:42 | 显示全部楼层
学习一下
奖励计划已经开启,本站鼓励作者发布最擅长的技术内容和资源,流量变现就在现在,[点我]加入吧~~~Go
 楼主| 易明AI视觉检测 发表于 2024-4-29 09:59:30 | 显示全部楼层

。。。。。。。
奖励计划已经开启,本站鼓励作者发布最擅长的技术内容和资源,流量变现就在现在,[点我]加入吧~~~Go
ZydHALCON 发表于 2024-4-29 11:37:21 | 显示全部楼层
内容写的不错
奖励计划已经开启,本站鼓励作者发布最擅长的技术内容和资源,流量变现就在现在,[点我]加入吧~~~Go
 楼主| 易明AI视觉检测 发表于 2024-4-29 14:53:41 | 显示全部楼层
奖励计划已经开启,本站鼓励作者发布最擅长的技术内容和资源,流量变现就在现在,[点我]加入吧~~~Go
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

快速回复 返回顶部 返回列表