视觉识别系统(机器视觉检测系统的优缺点有哪些)

在工业生产制造中，由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程，生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生，及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径，所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。

早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的，如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比，大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足：识别准确率低且需要大量的标签数据对模型进行训练。近年来随着深度学习的发展，大量基于卷积神经网络的算法在视觉任务中大放异彩。由于卷积神经网络具有非常强大的特征提取能力，卷积神经网络在缺陷检测任务中得到了广泛的应用。

与传统的机器学习方法相比，基于卷积神经网络的深度学习方法在缺陷识别领域具有更高的识别准确率和工作效率。但是这种方法和机器学习方法具有同样的缺点，首先是模型训练需要大量的标签数据，而具有缺陷模式标签的图像是不容易获取的，因为获取带有产品缺陷模式标签的图像需要人工监督，即需要大量有经验的专业人员进行人工标注，这是非常昂贵且耗时的。此外在某些高度自动化的生产场景中，产品的良率特别高，收集缺陷样本非常耗时，而当前的用于缺陷检测的深度学习方法大多是基于大量缺陷样本建立模型，缺陷样本的缺乏导致模型难以上线。针对某些行业比如汽车行业的多型号小批量生产场景（每种型号产品只生产几天），在完成缺陷样本收集前某种型号产品已经不再生产了，这种场景下大量的缺陷样本收集是不可能的。此外，由于缺陷是由生产过程中的非受控因素产生的，缺陷的形态是多种多样的，各种形态的样本很难收集完整，这也限制了深度学习在工业检测领域的应用。

为了拓展深度学习在工业检测领域的应用范围及提升易用性，小样本检测算法的研究成为必然。

解决工业检测小样本问题有两种路径，第一种是工程路径，第二种是算法路径。其中工程路径常见有两种方法，第一种是基于真实产品手动制造缺陷，第二种是基于真实图像手动仿真缺陷。

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干货分享｜如何解决工业缺陷检测小样本问题