深度學(xué)習(xí)如何讓傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)買單

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/黃山明）隨著當(dāng)前工業(yè)制造技術(shù)的高速發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)逐步成為工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)過程中不可或缺的關(guān)鍵組成部分。從功能上看，機(jī)器視覺的主要作用是利用機(jī)器替代人眼，通過機(jī)器的視覺能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的識(shí)別、檢測(cè)、測(cè)量、工業(yè)機(jī)器人的定位引導(dǎo)等功能。 從技術(shù)角度來看，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺通過高分辨率圖像對(duì)物體進(jìn)行檢測(cè)或識(shí)別。那么是否可以結(jié)合人工智能技術(shù)，讓機(jī)器視覺變得更加智能，更加精準(zhǔn)呢？答案顯然是可以的，并且已經(jīng)有許多廠商在這條道路上快速前行。 據(jù)國內(nèi)公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年中國機(jī)器視覺行業(yè)銷售總額為83.9億元，比上年同期增長21.6%；研發(fā)投入增長至11.7億元，同比增長32.8%。

據(jù)專業(yè)調(diào)研機(jī)構(gòu)Grand View Research的預(yù)測(cè)，到2025年，全球機(jī)器視覺市場(chǎng)空間將超過180億美元，年均復(fù)合增速7.7%，快速增長的市場(chǎng)也吸引了諸多玩家投身其中。 深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器視覺定義缺陷更快速 以外觀缺陷檢測(cè)為例，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺需要由專業(yè)的人員對(duì)機(jī)器進(jìn)行大量的調(diào)試，繁復(fù)的調(diào)試工作不僅需要大量的工時(shí)，同時(shí)還需要品管人員進(jìn)行反復(fù)的校核，最終進(jìn)入產(chǎn)線檢測(cè)。而將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)視覺相結(jié)合，將極大地優(yōu)化作業(yè)流程。 康耐視華南區(qū)銷售經(jīng)理劉墨在接受電子發(fā)燒友采訪時(shí)稱：“與過去的機(jī)器視覺技術(shù)不同的是，傳統(tǒng)機(jī)器視覺在前期需要做許多參數(shù)的調(diào)試，而深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺是做一種定義的判斷，根據(jù)給出樣品照片為產(chǎn)品的缺陷下一個(gè)定義。”

深度學(xué)習(xí)工具|康耐視 與傳統(tǒng)視覺一個(gè)明顯的區(qū)別就是，只要有足夠的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺可以極大縮減前期調(diào)試工作的時(shí)間，只需要將數(shù)據(jù)輸入給機(jī)器，就能由機(jī)器完成建模，以及形成對(duì)缺陷的認(rèn)知。 劉墨表示：“康耐視是一家專注于機(jī)器視覺的公司，因此在深度學(xué)習(xí)具有一定優(yōu)勢(shì)，一個(gè)是訓(xùn)練樣本的數(shù)量并不需要太大，單個(gè)類型的缺陷（如劃傷、壓痕），僅需要20張左右的圖片訓(xùn)練就能夠完成初步識(shí)別；此外，在訓(xùn)練時(shí)間上，康耐視也有一定優(yōu)勢(shì)，過去一家擁有8000張圖片素材的客戶，訓(xùn)練只花費(fèi)了20分鐘左右，而許多廠商的做法是今天晚上將圖片輸入進(jìn)去，第二天早上再來看結(jié)果?！? 不過這樣會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題，即識(shí)別樣品較少，只能讓機(jī)器初步對(duì)某個(gè)缺陷產(chǎn)生認(rèn)知，但這個(gè)認(rèn)知并不完善。深圳市深視創(chuàng)新科技有限公司大客戶經(jīng)理武栓弟表示：“大多數(shù)采用深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺公司，都能用少數(shù)的圖片完成識(shí)別，并出具初級(jí)報(bào)告，但要達(dá)到很好的識(shí)別效果，還需要更多的樣品照片訓(xùn)練才行?！?

劉墨也表示，如果要機(jī)器視覺達(dá)到較好的識(shí)別，除了需要足夠的樣品照片訓(xùn)練之外，檢測(cè)結(jié)果還需要與品管進(jìn)行對(duì)照，來加強(qiáng)準(zhǔn)確性。 將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在傳統(tǒng)視覺上的優(yōu)點(diǎn)顯而易見，可以節(jié)省大量前期準(zhǔn)備工作，同時(shí)不用更改結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)投喂即可。當(dāng)然，缺點(diǎn)同樣在于數(shù)據(jù)，盡管用少量的樣品圖片就能夠完成機(jī)器的識(shí)別，但想要獲得較好的識(shí)別效果，也必須準(zhǔn)備足夠的樣本才行。 成本將近10倍 深度學(xué)習(xí)為何這么貴？ 對(duì)于工業(yè)制造而言，一項(xiàng)成熟的技術(shù)除了能夠提高生產(chǎn)效率外，還需要降低成本，這才能得到快速的推廣。那么具體到深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺技術(shù)而言，其表現(xiàn)又如何呢？ 劉墨認(rèn)為，成本是相對(duì)的，同時(shí)這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)也主要是為了替代人工，行業(yè)內(nèi)通常是一年半可以收回成本，而康耐視解決方案的成本，可以在一年內(nèi)收回。 從具體的價(jià)格來看，據(jù)武栓弟透露，一套不含生產(chǎn)線的深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺解決方案價(jià)格在16萬元左右。但一套傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè)方案價(jià)格是多少呢？據(jù)深圳市倍諾自動(dòng)化設(shè)備有限公司副總經(jīng)理瞿劍飛表示，一套普通的機(jī)器視覺方案價(jià)格在2萬以內(nèi)。 為何深度學(xué)習(xí)解決方案價(jià)格會(huì)高出這么多？一個(gè)是開發(fā)過程需要基于工具的規(guī)則變成與基于實(shí)例的培訓(xùn)，同時(shí)在硬件投入上，深度學(xué)習(xí)需要更多的處理和存儲(chǔ)。

工業(yè)圖像缺陷樣本管理系統(tǒng)|深視創(chuàng)新 當(dāng)然，貴有貴的好處，深度學(xué)習(xí)可以在沒有明確編程的情況下解決特定任務(wù)。以產(chǎn)品劃痕缺陷檢測(cè)為例，傳統(tǒng)視覺中對(duì)于這種檢測(cè)需要進(jìn)行嚴(yán)格的定義，通過設(shè)定不同的尺寸來看機(jī)器判斷什么是劃痕，而深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，識(shí)別出不在喂養(yǎng)數(shù)據(jù)之內(nèi)的劃痕缺陷。 此外，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺而言，檢測(cè)具有復(fù)雜表面紋理和外觀變化的視覺相似部件是一個(gè)困難的挑戰(zhàn)。同時(shí)檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)還存在多個(gè)變量，如光照、顏色變化、曲率等，一些缺陷檢測(cè)用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺很難做到，而深度學(xué)習(xí)為解決這些問題帶來了可能。 傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)在面對(duì)這些問題時(shí)，需要不斷的進(jìn)行調(diào)試，以及外部環(huán)境的配合，檢測(cè)準(zhǔn)確率的提升是一個(gè)繁瑣的工作，但通過深度學(xué)習(xí)，只需要持續(xù)的進(jìn)行樣品數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，便能不斷的提高機(jī)器視覺檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

不過瞿劍飛也提出了一個(gè)觀點(diǎn)，雖然深度學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)更好的解決傳統(tǒng)機(jī)器視覺的檢測(cè)難點(diǎn)問題，但這些問題很多可以通過外部調(diào)試進(jìn)行完善，比如可以通過加強(qiáng)光照解決現(xiàn)場(chǎng)燈光復(fù)雜的問題。而對(duì)于企業(yè)而言，很難完全利用到深度學(xué)習(xí)中的所有功能，那么對(duì)于這個(gè)企業(yè)而言，那些多余的功能就是一種浪費(fèi)。因此，選擇深度學(xué)習(xí)還是傳統(tǒng)機(jī)器視覺，需要企業(yè)自己去衡量。 深度學(xué)習(xí)能替代傳統(tǒng)機(jī)器視覺嗎？ 需要注意的是，深度學(xué)習(xí)并非適合所有檢測(cè)場(chǎng)景，如在流水生產(chǎn)線中，產(chǎn)線不停的情況下進(jìn)行快速檢測(cè)。劉墨表示這種情況可以使用傳統(tǒng)機(jī)器視覺方案解決。 廣東廣源智能科技有限公司便是一家通用智能高速機(jī)器視覺平臺(tái)，據(jù)其銷售工程師王呂森介紹，其平臺(tái)正是適用于產(chǎn)線高速機(jī)器視覺檢測(cè)的，不過高速檢測(cè)必須具備幾項(xiàng)條件，一個(gè)是缺陷種類少，另一個(gè)是產(chǎn)品形狀規(guī)范，如對(duì)塑料瓶的檢測(cè)。

王呂森表示，他們也嘗試過深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺，但發(fā)現(xiàn)其中還存在一個(gè)問題，深度學(xué)習(xí)可以快速形成對(duì)缺陷的認(rèn)知是建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的。但對(duì)于許多企業(yè)而言，前期缺陷數(shù)據(jù)的收集比較欠缺，這時(shí)就需要廠商進(jìn)行協(xié)助。 劉墨對(duì)此還舉了一個(gè)案例，今年疫情期間，某家LED芯片半導(dǎo)體公司返工困難，質(zhì)檢人員稀缺，為廠商帶來了極大地困難?？的鸵曂ㄟ^深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品，陪同客戶在現(xiàn)場(chǎng)做了將近一個(gè)月的驗(yàn)證，對(duì)放大200倍的芯片圖片進(jìn)行分析判斷，成功的將之前由人工判斷的缺陷檢測(cè)出來，而且檢測(cè)穩(wěn)定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工。 特殊時(shí)期可以理解，但對(duì)于普通工廠而言，如果要求原廠派人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行長時(shí)間的調(diào)試，其成本顯然不低。 對(duì)此，武栓弟提出，可以通過多設(shè)備聯(lián)機(jī)質(zhì)檢進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，即采用聯(lián)網(wǎng)的方式，能有效節(jié)省人力成本。但這種情況只適用于可以聯(lián)網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺設(shè)備中，而對(duì)于不可聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，只能由工程師進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試。

劉墨提出了一個(gè)較為完善的解決方案，即廠商自己學(xué)習(xí)建模，檢測(cè)新的產(chǎn)品?？的鸵曇矁A向讓客戶自己學(xué)習(xí)，一個(gè)是客戶對(duì)自己的工藝更加熟悉，可以更準(zhǔn)確的把握自己的需求。另一個(gè)則是廠商可能在生產(chǎn)中產(chǎn)生一些隨機(jī)的要求，設(shè)備商可能需要時(shí)間前往現(xiàn)場(chǎng)才能滿足客戶的相關(guān)需求，但客戶如果能夠熟悉產(chǎn)品能夠自己很快的進(jìn)行重新調(diào)試。 此外，深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺并不針對(duì)單一產(chǎn)品。武栓弟表示，深度學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢(shì)便是體現(xiàn)在其靈活性上。通過重新建模，可以很快將這套設(shè)備應(yīng)用到其他產(chǎn)品的檢測(cè)當(dāng)中。 從這一點(diǎn)來看，對(duì)比傳統(tǒng)機(jī)器視覺，深度學(xué)習(xí)可以通過訓(xùn)練，很快適應(yīng)新產(chǎn)品的檢測(cè)，意味著買一套方案可以適應(yīng)所有的解決場(chǎng)所，這是過去很難做到的。但針對(duì)特殊場(chǎng)景，如生產(chǎn)線的快速檢測(cè)，還是傳統(tǒng)視覺的強(qiáng)項(xiàng)。可以認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是過去機(jī)器視覺的有利補(bǔ)充，雙方并非替代的關(guān)系。 小結(jié) 總體而言，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器視覺的一種延伸。企業(yè)向智能工廠的轉(zhuǎn)變推動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展，而對(duì)檢測(cè)提出更高的要求，加上如今電腦技術(shù)的發(fā)展，讓深度學(xué)習(xí)有了用武之地。需要注意的是，傳統(tǒng)機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)是互補(bǔ)而非替代的關(guān)系，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，可以為廠商帶來最重要的差異化以及更豐厚的利潤，在傳統(tǒng)機(jī)器視覺已經(jīng)高度成熟的今天，新的可行性技術(shù)也意味著新的財(cái)富密碼。

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原文標(biāo)題：成本上漲近10倍 深度學(xué)習(xí)如何讓傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)買單？

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