O processo de trabalho da visão mecânica é inseparável do aprendizado profundo. O aprendizado profundo é um novo campo na pesquisa de visão de máquina. Seu núcleo reside no estabelecimento e simulação da rede neural do cérebro humano para análise e aprendizagem. Imita o mecanismo do cérebro humano para analisar dados, como texto, sons e imagens. O conceito de aprendizagem profunda origina-se da pesquisa de redes neurais de inteligência artificial.
Uma breve discussão sobre algoritmos de aprendizado profundo para visão de máquina
O fluxo de trabalho geral do aprendizado profundo pode ser resumido como rotulagem, treinamento e inferência. Primeiro, as imagens são coletadas manualmente, as características são marcadas e os dados são formados; em seguida, esses dados são submetidos ao computador para treinamento e uma rede é gerada para avaliação. Se o desempenho da rede atender aos requisitos, ela poderá ser colocada online para implementar a detecção. Depois que a rede ficar online, uma grande quantidade de dados será gerada e esses dados poderão ser transformados em novas amostras. Ao adicionar métodos iterativos de otimização de dados, a rede e o sistema de detecção se tornarão cada vez melhores.
Construir um conjunto de dados de treinamento de alta qualidade é fundamental no processo de aprendizagem profunda. Para a implantação bem-sucedida de soluções de aprendizagem profunda, conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade são essenciais. Casos extremos ou conjuntos de dados mal rotulados podem sobrecarregar a rede, enquanto conjuntos de dados bem rotulados e internamente consistentes terão melhor desempenho. As imagens de treinamento devem ser típicas das categorias que representam. O estilo da imagem de treinamento deve ser o mais próximo possível das imagens que serão encontradas quando o sistema for implantado.
A aplicação do aprendizado profundo à visão de máquina pode ser dividida em três tipos. A primeira é a classificação, que pode classificar os produtos em qualificados e não qualificados, que é a maior aplicação do aprendizado profundo; o segundo é o posicionamento, que auxilia o usuário a localizar a localização e a quantidade de objetos; a terceira é a segmentação, que pode encontrar o contorno dos defeitos e fazer julgamentos mais detalhados sobre os produtos com base no contorno e no tamanho dos defeitos.
Comparado com o aprendizado de máquina tradicional, o aprendizado profundo desempenha um papel mais significativo na visão de máquina. No que diz respeito ao tratamento de imagens irregulares, as soluções de visão artificial de aprendizado profundo podem aprender automaticamente as características dos defeitos por meio de algoritmos de aprendizado profundo, mesmo que as imagens sejam complexas, possibilitando a análise de imagens irregulares. Porém, com soluções tradicionais de visão artificial, quando as imagens são irregulares e irregulares, é difícil definir manualmente as características dos defeitos, impossibilitando a análise da imagem.
Em termos de precisão, as soluções de visão mecânica de aprendizagem profunda podem melhorar a precisão da detecção por meio de algoritmos de aprendizagem profunda e dados específicos de fabricação; com soluções tradicionais de visão artificial, se a peça defeituosa for ligeiramente diferente dos defeitos previamente definidos, a visão tradicional não consegue detectar tais defeitos, resultando em baixa precisão de detecção.
Embora o aprendizado profundo tenha muitas vantagens, ele não é adequado para todas as tarefas. O aprendizado profundo pode fornecer uma solução conveniente para problemas altamente subjetivos ou qualitativos. Problemas subjetivos ou cujas respostas são derivadas da interação complexa de múltiplas condições são aplicações ideais. No entanto, o aprendizado profundo não é benéfico para todas as tarefas, e muitas tarefas básicas de inspeção são passíveis de técnicas tradicionais de visão mecânica, como a presença ou ausência de recursos, medições e alinhamentos claramente definíveis.
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