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Aurora Vision Studio 深度學習 挑戰只學習良品 任意畫瑕疵也能檢出

表面紋理瑕疵檢測

在表面紋理瑕疵檢測的案例中有幾個難題:

首先,必須要在材料自然花紋中把瑕疵抓出來,這大大挑戰了傳統檢測演算法的可行性,於是深度學習成為必要手段。

第二,即使採用深度學習去訓練瑕疵辨識瑕疵,要等待工廠生產一段時間才能機會取得足夠的瑕疵樣本,以及瑕疵樣本類型常常集中在某一特定族群,例如汙點刮痕特別常見,很容易檢得好,其他稀有瑕疵樣本不夠學不起來,導致稀有瑕疵突然出現時系統沒有辦法檢出,即使明知道這種採集瑕疵樣本的方法,訓練效率高、檢測精度好,常常在初期樣本數還沒有起來的時候,如果沒有溝通清楚,會被客戶譏笑為只會拍照、不會檢查的機台。於是 Anomaly Detection 使用良品訓練來排除異常的手法成為檢測方案的明星,因為工廠生產過程中,大部分的樣品都是良品,很容易取得。

第三,坊間 Anomaly Detection 產品方案常常精度不佳,只能很模糊的告訴你那附近好像有瑕疵,不容易清晰地將瑕疵範圍勾勒出來。再者,我們日常生活中常見的物品很少是四方形規規矩矩的形狀,通常是有特定輪廓的,這意味著,當相機拍到這個物品,有的地方是需要檢查的,有的地方是不需要檢查的,坊間 Anomaly Detection 如果針對局部規則去做學習,雖能檢查產品表面紋路上有異常,但輪廓上的變化會誤判為瑕疵;如果針對整體輪廓去做學習,檢查細部紋路異常的能力及精度又會下降。

我們 Aurora Vision Studio 可以透過圖控拉建檢測流程,把各種單一功能整合起來,輕鬆幫你實現在自然花紋中學習良品去檢測瑕疵,清晰勾勒出瑕疵範圍,但又不會將產品輪廓變化誤判為瑕疵的檢查方案。

詳細產品介紹: https://www.urvision-tw.com/products_detail/32.htm