在现代制造业中，机器视觉检测技术扮演着至关重要的角色。这项技术能够识别物体上的部件是否存在，从而判断产品是否正确组装。此外，它还能检测异常情况，比如裂缝、凹陷和污渍等。本文将讨论机器视觉检测的定义、在制造业中的使用案例，以及如何利用定制训练的计算机视觉模型来准确识别产品特征。
机器视觉检测是指验证产品的质量。机器视觉检测系统可能会检查组件上所有必需部件的存在，或者产品上是否存在缺陷等其他质量检查。在机器视觉检测中，主要使用两种技术领域：
传统的机器视觉，它使用边缘检测、颜色分析和模式识别等工具来识别产品的特性；
基于深度学习的计算机视觉，它使用神经网络来识别或分类对象。
通过深度学习技术，可以训练一个模型来识别图像中的确切属性。例如，可以训练一个牛奶瓶检测模型来识别瓶子和瓶盖。然后，可以编写逻辑来记录意外行为，比如在完成封盖过程后，瓶盖区域没有盖子。
深度学习技术涉及收集代表性的图像，然后训练模型来识别或分类感兴趣的对象。计算机视觉模型的进步使得这种技术在制造业中成为常见的实践，因为它灵活、可定制且用户友好。深度学习模型可以用几百张图像进行训练，并在像树莓派或NVIDIA Jetson这样的设备上运行。
这意味着在短短几个小时内，工程师可以更新模型以适应制造过程的变化，并在边缘实时运行。传统的机器视觉是基于规则的，难以调整，这意味着对相机或系统的投资可能很快就会过时。
机器视觉检测有无数的应用案例，包括验证：
物体的存在或缺失（即传送带上是否有物体）。
物体是否是正确的颜色（即T恤的颜色）。
部件包含所有必要的子部件（即瓶子是否有盖子）。
区域内物品的数量（即进入瓶子的药片数量）。
识别强制性标签的存在（即销售截止日期）。
机器视觉可以与任何相机一起部署，无论物体有多小。如果物体或缺陷可以被人眼识别，可以训练计算机视觉模型来识别物体和缺陷实例。
有四大类计算机视觉模型可用于自动检测：
目标检测，涉及识别感兴趣对象的大致位置。
分类，根据其内容给图像分配一个或多个标签。
分割，以像素级别识别图像中的对象。
关键点检测，允许识别对象中的特定点以及它们之间的关系。
用于视觉检测的模型类型取决于试图解决的用例。例如，考虑一个场景，需要确定冰淇淋是否在制造管道上融化。可以使用目标检测来识别两类：完整的冰淇淋和部分融化的冰淇淋。
另一方面，假设需要检查物体是否正确对齐在传送带上。可以使用关键点检测模型来检查物体的方向是否正确。例如，可以使用关键点检测来标记冰淇淋是否在传送带上倾斜，这种情况可能会导致下游包装食品时出现问题。
机器视觉检测是现代制造设施质量保证的重要组成部分。在过去的几年里，深度学习技术得到了大量的投资，现在这些技术正在世界各地的制造设施中部署。例如，目标检测用于识别木材上的缺陷；分割用于准确识别用于分析产品部分颜色的区域。
使用像Roboflow这样的计算机视觉平台，可以构建用于识别缺陷和检查产品的定制解决方案。Roboflow提供了构建定制解决方案所需的所有工具，从安全的数据收集和标记工具到模型训练和边缘部署解决方案。
全球超过15,000个组织使用Roboflow技术解决业务问题，从识别装配线上的产品缺陷到识别关键基础设施中的潜在安全问题。