AI干貨補給站03 | 工業(yè)AI視覺檢測項目實施第二步：數(shù)據(jù)收集

阿丘科技「AI干貨補給站」推出系列文章——《工業(yè)AI視覺檢測項目入門指南》，這一系列內(nèi)容將AI視覺檢測項目的實施分為四個階段：制定計劃、數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建以及工廠驗收，分別闡述各階段的實施經(jīng)驗以及注意事項，為從業(yè)者提供知識積累，推動AI視覺應(yīng)用的穩(wěn)健落地。

本期亮點預(yù)告

在現(xiàn)代制造業(yè)中，深度學(xué)習(xí)正逐漸成為推動智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。特別是在視覺檢測領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用顯著提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。然而，任何基于深度學(xué)習(xí)的檢測方案離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注，作為深度學(xué)習(xí)項目中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其重要性不言而喻。本文將深入探討AI視覺檢測項目在數(shù)據(jù)收集階段的實用策略和核心考量點，為從業(yè)者提供有價值的參考。

• 數(shù)據(jù)收集及圖像標(biāo)注的意義
• 高質(zhì)量數(shù)據(jù)的必備要素
• 持續(xù)收集數(shù)據(jù)的重要性
• ……

文章摘要速覽

當(dāng)團隊將檢測需求和檢測項目梳理完畢，接下來的工作便是進(jìn)行光學(xué)方案及算法方案設(shè)計。這一步驟完成后，便可以進(jìn)入數(shù)據(jù)收集階段。在使用基于深度學(xué)習(xí)的檢測軟件時，將已標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和優(yōu)化AI模型，便能使其準(zhǔn)確判斷良品和不良品。

在收集高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)的過程中，有五大關(guān)鍵因素：準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)的均衡分布、數(shù)據(jù)的特征充分性、足夠的數(shù)據(jù)量，以及數(shù)據(jù)的實時更新。同時滿足這五點要求，才能確保所開發(fā)的AI視覺解決方案能夠在真實環(huán)境中達(dá)到預(yù)期效果，進(jìn)而提升整個制造流程的智能化水平。

值得注意的是，數(shù)據(jù)的收集并非一蹴而就，而是一個持續(xù)迭代、不斷優(yōu)化的過程，它不僅限于項目啟動初期，而是貫穿于整個項目周期。生產(chǎn)線本身是一個動態(tài)變化的系統(tǒng)，產(chǎn)品迭代、設(shè)備升級、環(huán)境變化等因素都會影響到生產(chǎn)質(zhì)量。為了要求數(shù)據(jù)集能夠?qū)崟r反映這些變化，應(yīng)持續(xù)收集數(shù)據(jù)來保持模型的時效性和準(zhǔn)確性。