构建计算机视觉外观检测系统
在现代制造业中，产品的外观质量对于企业的品牌和市场竞争力至关重要。因此，建立一个高效、准确的外观检测系统对于确保产品质量和提高生产效率具有重要意义。本文将介绍如何利用计算机视觉技术构建一个能够识别金属表面划痕等视觉缺陷的外观检测系统，并将其部署到硬件上。
首先，需要在Roboflow平台上创建一个新项目。Roboflow是一个强大的计算机视觉工具，它可以帮助收集、标注和训练数据，以及部署模型。创建项目时，需要选择“目标检测”作为项目类型，并设置一个项目名称。完成所有必要的字段后，点击“创建项目”按钮。
构建一个强大的计算机视觉外观检测系统的关键在于使用标注良好且具有代表性的使用案例数据。建议使用来自制造设施的数据来训练视觉模型，这将使能够获得最佳性能。收集数据后，无论是视频还是图像，都可以将其上传到Roboflow。在Roboflow中，可以标注和组织数据，然后使用标注的数据来训练视觉模型。
要训练视觉模型，需要使用边界框来标注数据。边界框是图像中特定感兴趣区域的矩形框。模型使用边界框和图像来学习如何识别特定对象。要开始标注图像，请点击侧边栏中的“标注”。然后，点击图像进行标注。将进入Roboflow标注网络界面，可以在其中标注图像。
一旦标注了所有图像，就可以生成数据集版本了。数据集版本是可以在其中训练模型的数据的快照。要开始生成数据集，请单击Roboflow侧边栏中的“生成”。在数据集生成页面上，可以配置数据集。可以设置预处理步骤，应用增强，并管理数据集平衡。
// 训练模型的代码示例
from inference import get_roboflow_model
import supervision as sv
import cv2
image_file = "image.jpg"
image = cv2.imread(image_file)
model = get_roboflow_model(model_id="metal-defect-detection-d3wl6/2")
results = model.infer(image)
detections = sv.Detections.from_roboflow(results[0].dict(by_alias=True, exclude_none=True))
bounding_box_annotator = sv.BoundingBoxAnnotator()
label_annotator = sv.LabelAnnotator()
annotated_image = bounding_box_annotator.annotate(
scene=image, detections=detections)
annotated_image = label_annotator.annotate(
scene=annotated_image, detections=detections)
sv.plot_image(annotated_image)
当数据集准备好后，可以训练模型。要训练模型，请单击“使用Roboflow训练”。一个窗口将出现，可以在其中配置训练作业。选择“快速”训练选项，并从Microsoft COCO检查点进行训练。
有了准备好的模型，可以部署计算机视觉系统。为此，将使用Inference，这是一个高性能的软件，允许运行计算机视觉模型。要安装Inference，请运行：pip install inference。还需要安装supervision，将使用它来处理模型的预测：
pip install supervision