專為快速導入工業機器視覺場域應用的深度學習套件
產品簡介
Deep Learning Add-on 是 Aurora Vision (以前稱為 Adaptive Vision) 研發團隊運用大型深度神經網路，以及自行研發的 WEAVER 推論引擎，針對工業檢測系統的應用來打造的、全新一代的高效能深度學習套件，是機器視覺界的一大技術突破。它集結五大類深度學習工具依需求來選用，您只要用這些工具，經過 20 ~ 50 張的影像 Sample 進行訓練後，就能讓本來用傳統演算法檢不好的缺陷、辨識不出來的特徵，達到檢出能力。
當然，在工業檢測的應用場景中，如果單方面只靠傳統機器視覺演算法、或只靠深度學習，往往無法完全解決問題滿足客戶需要，因為問題本身很可能是綜合性的；Aurora Vision 本身就是一套強大的傳統視覺開發套件，所以，為了讓您能建構出更完整、更彈性的機器視覺系統解決方案，如今推出了 Deep Learning Add-on 功能，能完全支援既有的 Aurora Vision Studio 圖控操作開發環境、Aurora Vision Library 函式庫，讓您輕鬆將傳統機器視覺和深度學習整合在一起。
當然，在工業檢測的應用場景中，如果單方面只靠傳統機器視覺演算法、或只靠深度學習，往往無法完全解決問題滿足客戶需要，因為問題本身很可能是綜合性的；Aurora Vision 本身就是一套強大的傳統視覺開發套件，所以，為了讓您能建構出更完整、更彈性的機器視覺系統解決方案，如今推出了 Deep Learning Add-on 功能，能完全支援既有的 Aurora Vision Studio 圖控操作開發環境、Aurora Vision Library 函式庫，讓您輕鬆將傳統機器視覺和深度學習整合在一起。
以上是 Deep Learning Add-on 的架構簡圖，除了上述提到的五大類模型以外，它還包含訓練模型的訓練資料標註圖型操作介面 (Labeling GUI)、模型訓練引擎 (Training Engine)、以及辨識時執行速度飛快 WEAVER 推論引擎 (Inference Engine) 等等，全都已經準備妥當，您身為一個開發機器視覺檢測應用的工程師只要呼叫它，不需要因為專案必須用到深度學習解決問題，而花時間去研究深度學習模型如何創建、GPU 加速如何取用、模型及訓練資料檔如何管理、資料標註 (Labeling) 程式設計、影像資料擴展 (Image Augmentation) 等等瑣碎的細節，它都已經幫您搞定了，大大節省開發時程。 無論您是用 Aurora Vision Studio 還是 Aurora Vision Library，都能直接取用 Deep Learning Add-on 資源；因此，如果您習慣於圖控式流程圖環境來開發，您可以用 Aurora Vision Studio 來呼叫深度學習，如果您習慣撰寫程式碼，您也可以用 Aurora Vision Library 來呼叫深度學習；然後它的影像資料結構都是相容的，方便您串接、排列組合各種流程。
為何選擇 Deep Learning Add-on ?
針對工業檢測應用
我們內建多種深度學習模型，Feature Detection、Anomaly Detection、Object Classification、Instance
Segmentation、Point Location、OCR，均為針對工業應用所設計優化，只要約 20 ~ 50 張影像做訓練，一般即可達到應用需要。
Segmentation、Point Location、OCR，均為針對工業應用所設計優化，只要約 20 ~ 50 張影像做訓練，一般即可達到應用需要。
支援 GPU / CPU
為了讓訓練更有效率，我們支援最新世代的繪圖處理器 (GPU)，GPU 的處理速度會比 CPU 快 3 到 10 倍。模型佈署到產線上後，您可以視情況自由切換選用 GPU 或 CPU 來做推論，因為推論的時候兩者速度差距比較小。
最佳性能
雖然選用的深度模型、硬體性能有所不同，但概括來說用 GPU 的離線訓練時間大約是 5 ~ 15 分鐘；而線上推論時間的長短每張影像介於 5 ~ 100 毫秒。在推論上，我們推出的工業級推論引擎 WEAVER 可以保證最佳的性能，畢竟實際佈署到生產線上後，生產線的產能愈高，愈需要快速的計算檢測速度。
操作簡易 / 開發迅捷
我們提供一個簡便的圖形化操作介面，來進行資料標註 (Labeling)、訓練模型、調整參數、管理圖片、管理深度學習模型檔案。除了操作風格簡便一目了然外，您不需要再為了這些功能多寫額外的程式碼，您可以直接執行這支工具軟體，也可以用 Aurora Vision Studio 呼叫它，也可以用自己寫的程式呼叫它，節省專案開發時間。
只要少量樣本就能學習
雖然只要約 20 ~ 50 張影像做訓練，一般即可達到應用需要，但實際愈多樣本當然訓練的效果愈好。由於蒐集樣本畢竟費時費工，我們的軟體內部會進行資料擴展 (Augmentation) 會利用既有影像自動產生數以千計新的假想影像，讓少量資料的訓練更有效率、更不容易偏頗，以學習到影像中的真正特徵。
最佳整合性 / Total Solution
仿間許多深度學習工具軟體只專攻於深度學習。但是在工業檢測應用場景中，只靠傳統機器視覺，或只靠深度學習都有可能無法完全解決問題；所以，為了讓您能建構更完整、強大的機器視覺系統解決方案，我們的深度學習套件支援 Aurora Vision Studio 圖控操作開發環境、Aurora Vision Library 函式庫，您能輕鬆將傳統機器視覺和深度學習整合在一起。
簡單的示範訓練流程
以 Object Classification 模型為例
1.收集影像並保持均一化
- 取得 20 ~ 50 張影像，好壞都要，影像要盡可能涵蓋物件的變化。
- 均一化: 每張影像中物件的比例、方向和明暗盡可能保持一致。
- 為了最佳化訓練成功率與效率，我們策略上把模型的學習重點放在區分良品或瑕疵。
- 如果可以的話盡可能避免讓它多分心於學習物件比例、方向、明暗度的變化。
2.訓練
3.執行模型推論
- 打開 Adaptive Vision Studio 並選擇 Deep Learning 的 Object Classification 工具。
- 打開工具中的編輯器，並載入影像
- 開始標註影像或使用繪圖工具做記號 (您也可以從 Zillin 雲端空間匯入資料)
- 點擊 “訓練”
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訓練資料集和驗證資料集
使用深度學習如同在機器學習的各個領域一樣，遵循正規手法是非常重要的，尤其是將訓練資料集和驗證資料集分開。訓練資料集是用於訓練模型的一組樣本，我們不能用它來衡量模型的性能，因為這容易產生過於樂觀的結果。因此，我們應該故意用另外一組的樣本 (驗證資料集) 來評估模型。我們的深度學習工具會根據用戶匯入的樣本，在學習過程中會自動分配樣本進行交叉驗證。 |
3.執行模型推論
- 執行主程式，並查看結果
- 您可以另外準備一組測試資料集，完全不匯入訓練工具，只在推論的時候測試看看模型是否真的達到您想要的泛用性
- 重複步驟 1、2 直到結果完全令人滿意。
FAQ 常見問題
Aurora Vision 深度學習套件與 TensorFlow 或 PyTorch 有什麼不同 ?
TensorFlow 和 PyTorch 主要是針對研究員和熱衷程式愛好者的低階框架，相對而言 Aurora Vision 則屬於應用導向的高階框架。假如貴公司有自己的 AI 研發團隊，則可能會嘗試使用這些開源工具從頭到腳構建自己的解決方案。即使您可以利用幾天的時間用開源框架創建一個可行的功能 DEMO；但如果您想要達到高度性能、高度整合性、使用彈性，要創建一套可用於生產環境的完整解決方案至少需要好幾個月，甚至到幾年 !! 與此相反，我們的深度學習套件已經是一個完整且現成的解決方案。而且它已經在全世界 100 多種不同工業領域項目中進行了現場測試驗證，您今天即可開始使用！
既然我可以選擇用開源神經網絡框架，為何還是該使用 Aurora Vision 深度學習套件？
因為我們除了有五種針對工業場域優化的神經網絡模型外，我們的解決方案還提供：簡便的圖形化操作介面使資料 Labeling、調整參數、模型訓練、管理圖片、管理深度學習模型檔案更加方便。我們能自動對訓練資料進行 Augmentation 資料擴展、能自動平衡訓練集與驗證集，對於記憶體使用會自動優化管理。
此外，我們有專業的技術團隊進行技術支援，我們的深度學習套件經過多年開發、測試和微調，讓您立即將其應用到您專案項目中。我們有完整的解決方案，深度學習不是孤軍奮戰，而是配合Aurora Vision Studio偕同開發的艦隊，在衡量成本效益的同時，性價比遠高於用開源框架從頭到腳用的去建構整套解決方案。
此外，我們有專業的技術團隊進行技術支援，我們的深度學習套件經過多年開發、測試和微調，讓您立即將其應用到您專案項目中。我們有完整的解決方案，深度學習不是孤軍奮戰，而是配合Aurora Vision Studio偕同開發的艦隊，在衡量成本效益的同時，性價比遠高於用開源框架從頭到腳用的去建構整套解決方案。
如果我已經熟悉用開源神經網絡框架做模型了呢？
我們有 WEAVER，它既是高性能推論引擎，適合於工業機器視覺檢測，它在底層默默的運作，聯繫 nVidia 顯卡和 Intel 處理器以高性能地運行深度神經網絡。由於它完全是一個商品，所以我司對用戶保證工業級品質和長期支援，它甚至可以支援導入您自建的 Keras .H5 模型檔進行推論，讓您自由整合 Aurora Vision Studio 及 Aurora Vision Library。
有哪些顯示卡有支援?
由於 Aurora Vision Deep Learning 軟體版本會不斷推陳出新，顯示卡的型號也一直在世代交替，我們提供網頁來查詢最新版的軟體是否對應顯示卡核心的版本。
查詢方法如下:
- 先造訪 Aurora Vision Deep Learning 安裝說明網頁
- 會列出最新版本支援到多少的【CUDA Compute Capability】版本區間，例如當下截圖顯示 >= 3.5、<= 8.6，以及顯示卡驅動程式版本至少要 461.33 以上；總共兩項資訊
- 點擊 Website 超連結會跳轉到 nVidia GPU 官網列表 或 維基百科
- 從列表中找到您的顯示卡屬於哪一個產品線以及核心型號，例如 Gefore 系列，接下來找到該型號的 Compute Capability 數值是否落於上述 2. 查到的區間內，若有在區間內表示該款核心的顯示卡有已經在當下最新版的 Aurora Vision Deep Learning 支援範圍內。
如果沒有顯示卡怎麼辦?
- 我們有支援 CPU 計算
- 還是建議用有 GPU 的電腦進行訓練: GPU 執行深度學習的速度比 CPU 快很多。尤其是【訓練模型】的時候，GPU 可能只要 10 分鐘，但用 CPU 可能要數個小時，所以不建議使用 CPU 來進行訓練。所以用有 GPU 的電腦先把模型訓練好，再移植到無 GPU 的電腦上是一個選擇。
- 在沒有 GPU 的電腦用 CPU 進行推論: 因為推論所耗的時間比訓練短，所以 GPU 與 CPU 的效能差異感受比較不明顯。如下圖案例，軟體內可以切換深度學習影像辨識要採用 GPU 或 CPU 來推論，相同的圖片，使用 GPU 平均耗用 11 ms 很快，但使用 CPU 平均耗用 95 ms，雖然差了 9 倍，但不到 100 ms 的計算時間對專案應用、機台設備的稼動時間來說未必會造成影響。所以您可以根據您的應用需求考慮使用沒有安裝 GPU 的電腦，單純用 CPU 來辨識節省硬體成本。
各種模型簡介
特徵檢測 (Feature Detection)
這是監督式學習的模型，也是最常用的模型，使用者需要小心地標註訓練集中影像，將缺陷、或您想辨識的特徵位置範圍畫上去。該模型會學習影像的 Key Feature 來判斷好與壞或您想辨識的特徵。太陽能板檢測
此應用中必須在具有複雜特徵的背景上，檢測出破損和刮傷。若用傳統做法，需要研究複雜的影像處理演算法，還不一定解得出來，然後針對每一種太陽能板又有多達數十種參數需要調整。使用深度學習，只需要一種工具，事先標註 (監督式學習) 就可以訓練得很好。
衛星影像識別
衛星影像不容易解析，因為它涵蓋非常多的特徵。不過，我們的深度學習軟體透過訓練可以非常穩定且可靠的區別道路和建築物。
異常檢測 (Anomaly Detection)
這是非監督式模式，或嚴格來說是半監督模式的學習，只需要模糊的告知它良品或不良，使訓練過程更加簡單。適合用在沒有固定的缺陷定義，缺陷種類多樣化無法歸納的應用。這套模型需要提供良品圖樣，以及少量的缺陷圖樣供參考 (前後者比例大約 9:1 或更懸殊) 進行訓練，此後任何可疑的偏差都將幫您查找出來。包裝驗證
當壽司盒出貨到市場時，什麼位置放什麼食材應該要是固定的。雖然可以接受同一種食材的外觀不完全相同，但食材放錯位置這種缺陷卻很難用 Feature Detection 去定義或標註。解決方式是採用異常模型去學習，以檢測出任何可能的明顯位置改變。
塑膠射出成型檢測
射出成型是一個複雜且伴隨許多生產問題的製程。塑膠件可能會折疊或其它形狀的變異，但對客戶來說這都是可以接受的。 我們的深度學習異常檢測工具可以從提供的樣本中接受這種變異，並在生產線上找出有任何異狀的不良品。
物件分類 (Object Classification)
物件分類工具能將您輸入的影像，經過事先提供指定影像及指定分類來訓練，之後能自動區分影像類別，以及輸出類別名稱以及分類信心指數。瓶蓋：正面或反面
塑膠瓶蓋在生產時有時會不經意地翻面。假如客戶想要檢查出這種情況，雖然可以用傳統影像處理做到，只是它需要一位專家針對此產品的正反面由打光開始，到分析顏色、形狀特徵表現等等，去設計特定的演算法，要是瓶蓋種類很多，啟不是每個步驟都要重新來過？所以替代方案是採用深度學習的物件分類功能，從訓練的影像中學習瓶蓋的正反面特徵。
汽車 3D 鋁合金輪圈掃描檔案識別
一家汽車零件工廠可能生產數以百計樣式不同的鋁合金輪圈。使用傳統的視覺檢測方式要在這麼多樣化的產品中識別出一個特定的輪圈，實際上是不可能的。假如用傳統模板比對 (template matching) 需要大量的計算時間嘗試從數百個模板中一個一個匹配一個一個查找，而這些模板 Golden Model 必須手工逐一建置，耗費太多開發和維護時間。而深度學習是一個相當理想的解決方案，它可以讓程式直接從影像資料庫中學習並訓練，其結果非常的穩定且可靠。
個體區分 (Instance Segmentation)
個體區分技術被用來在一張影像中定位、區隔和分類單一或多重物件。它與 Feature Detection (特徵檢測) 不同的地方在於，特徵檢測模型可以找出物件的特徵範圍輪廓、特徵種類，但不能區隔同類型但不同個體的物件；而個體區分模型可以找出物件類型、物件的範圍輪廓，即使物件互相接觸或是重疊也能夠正確區分個體，雖然它的輪廓辨識精度比特徵檢測模型差。堅果分類
混合堅果是一種非常受歡迎的休閒食品，裡面包含各種形狀的堅果。由於包裝中堅果的成份百分比應和標籤上印刷的成分清單一致，客戶希望確保每一種類型都能依比例正確地填充到包裝裡。個體區分模型在這種應用是非常理想的解決方案，因為它能區分物體跟物體，並輸出每個個體分割對象相對應的 Mask，Mask 以 Region 型別來表示，供應用開發者做進一步的 Blob 分析及統計。
包裝驗證
歐洲常見的湯類蔬菜組合包是以隨機位置包裝在白色塑膠盤上。生產線作業員有時會忘記將某一種蔬菜放到盤子上。 雖然有秤重系統做把關，但客戶在包裝密封前還是想知道商品是否完整。由於不可能有甚麼蔬菜長相完全相同，所以用模板匹配 (template matching) 是不可行的， 最理想的解進方案是採用深度學習的個體區分模型。在訓練階段，您只須在指定的蔬菜上標註蔬菜類型及形狀範圍即可。
特徵點定位 (Point Location)
如果您常涉獵深度學習新知，一定聽過 Object Detection 模型，這是一種經過訓練後，給定輸入影像，能輸出物體種類、包圍該物體的矩形方框 (bounding box) 的模型。特徵點定位模型是 Object Detection 針對工業應用的簡化版本，它不採用 bounding box 機制，您只要大略提供物體的中心位置以及搜尋半徑即可開始訓練，適合用來偵測具有一定程度形狀變化，但尺寸大小差異不大、個體為數眾多的工業應用案例。
蜜蜂跟隨
這個案例想要偵測蜜蜂的位置，然後放大檢測牠是否感染了疾病。由於蜜蜂每一隻個體都不完全相同，但大小差異不大，所以使用特徵點定位功能，搜尋半徑給定足夠涵蓋蜜蜂的身體大小即可。此外，特徵點定位提供的偵測資訊也能用來估計蜜蜂的數量。
軟性物件的機器手臂取放
在軟性物件取放案例中，我們需要用視覺定位資訊來引導機器手臂從輸送帶或容器中來抓取物品。 例如農業自動化的案例中，想抓取小的莖梗，然後將其垂直放置在花盆中。如果用傳統影像處理去設計如何辨識莖梗，一旦辨識錯誤，將導致種植過深或上下顛倒，使根部無法順利生長。利用我們的特徵點定位模型來學習定位植物的特徵部位，就能提供準確的結果。
深度學習字元辨識 (Deep Learning OCR)
通常字元辨識 (OCR) 是機器視覺領域的一大挑戰難題，尤其是遇到不均勻的背景、字體模糊、反光材質時，用傳統方法做的 OCR 就不管用了，調整各種參數也很難提升辨識率。Aurora Vision 深度學習套件在 5.1 版以後提供用深度學習製作的 OCR 字元辨識功能，已經用上千種不同的影像訓練好一套模型，讓您可以不用訓練就直接掛載來使用，是辨識困難字型的解決方案。Aurora Vision Deep Learning Add-on 提供多種深度學習模型工具，以下是各種模型的用途示範。
深度學習並不是只能做瑕疵檢測 !! 即使是看似稀鬆平常的定位應用，您也可能有機會用到深度學習。
或許您原本認為只是用一般的影像處理工具就能做，但往往發現現實應用場景常常需要變更，於是在修改辨識演算法上疲於奔命。
我們若能善加利用深度學習，將原本完全用 rule-based 撰寫死規則死邏輯的判斷方式，改成用 sample-based 去學習的辨識方式，即使場景變了也不怕，學習一下就馬上能上線 !
操作示範
Aurora Vision 提供的 Deep Learning 解決方案，能在 Aurora Vision Studio、Aurora Vision Library 中呼叫使用，輕鬆完成取像、訓練、辨識、操作介面的一條龍設計。
甚至想要做 2D + 3D + AI 的互相整合，各取所長，也不用擔心。