【阿丘科技】2024年工业视觉检测算法方案白皮书

近日，阿丘科技发布了《工业视觉检测算法方案白皮书》，这份报告深入探讨了工业视觉检测技术在智能制造中的应用现状、面临的挑战以及解决方案。报告详细分析了工业视觉检测项目的特点、算法工具的能力边界，并提出了评价算法方案优劣的标准，旨在为行业内外提供一个深入了解工业视觉检测技术的机会。这份报告中包含了许多有价值的内容，如算法工具的概念、算法方案的设计流程以及如何制定有效的工业视觉检测算法方案，对于推动工业视觉检测技术的进步与发展具有重要意义。

随着工业4.0时代的到来，智能制造成为全球制造业发展的新趋势。在这个进程中，工业视觉检测技术扮演了关键角色，它不仅提高了生产效率和产品质量，还降低了人工成本，减少了人为错误，确保了生产过程的安全性和可靠性。然而，这项技术在实际应用中面临着许多挑战，比如背景复杂、对比度低、缺陷种类多样等问题，这些都限制了工业视觉检测技术的广泛应用。

工业视觉检测项目与人脸识别、交通监控等应用场景相比，有着更为特殊的场景。这些项目很难与当下主流的AI平台工具配型，或者通过单一算法模型进行训练。工业环境中的背景复杂，对比度低，使得缺陷检测变得困难。例如，在电子元件检测中，背景可能包括电路板、导线等多种材质，这些材质的颜色和纹理变化多样，增加了缺陷检测的难度。此外，工业产品中的缺陷种类繁多，简单的项目可能涉及10种以内的缺陷类型，而复杂的项目则可能包含上百种不同的缺陷类型。这些缺陷不仅数量众多，而且差异较小，给算法的设计和优化带来了极大的挑战。

在工业视觉检测中，算法工具是指能够独立解决某一特定问题的技术模块。这些工具通常具有特定的功能，可以单独应用于某个具体的任务。例如，“定位”工具可以从输入图像中确定目标的位置和姿态；“分割”工具则可以针对输入图像生成多边形分割区域。虽然每个算法工具都能单独执行特定的任务，但在工业视觉检测中，这些需求通常涉及多个检测项目和严格的标准，单一的算法工具往往难以独自完成。

算法工具均有其适用范围和能力边界，了解这些边界是制定合适算法方案的前提。AI技术在处理低对比度和背景干扰较大的情况下表现出色，其最小检测精度可以达到3×3像素。这使得AI在检测例如电路板上的微小缺陷、纺织品上的细小污渍等方面具有明显优势。然而，传统算法在高精度定位和测量任务中更加精确，能够达到亚像素级别的精度。例如，在机械零件的尺寸测量和精密装配中，传统算法能够提供更高的测量精度和稳定性，确保生产的高质量和高效率。

在工业视觉检测中，一个完整的算法方案通常需要综合运用多种工具，以满足复杂的检测需求。例如，在一张图像中既需要输出多边形分割区域，又需要识别并读取其中的文字信息（OCR），并且在执行分割操作之前还需确定目标的确切位置。在这种情况下，一个完整的算法方案将包括定位模块、分割模块和OCR模块等多个部分，它们协同工作以达成最终的检测目标。

在实际的工业视觉检测项目中，一款优质的算法方案不仅能在技术上可行，且能在经济性和维护成本上满足客户的需求。技术可行性是判断算法方案能否满足客户的检测效果要求与性能要求。算法的投入产出比也是评估算法方案时需要考虑的重要因素。工业视觉检测系统通常需依赖高性能的硬件支持，如多张高性能显卡。这些硬件设备的成本较高，因此在评估算法方案时，需要考虑硬件投入是否经济合理。算法的维护成本也是项目后期需要考虑的重要因素。

制定一个有效的算法方案是确保检测系统性能和效率的关键步骤。在开始设计算法方案之前，首要任务是进行详尽的需求梳理。包括对需求项进行细致的拆解，以确认项目中涉及的多个工位、所需处理的图像数量、检测项的数量以及相应的标准。这一步骤至关重要，它为整个项目设定了基础和方向。

对于单张图像的算法方案设计，设计算法方案步骤如下。第一步，完成单一检测项的算法方案设计。这一步涉及到选择合适的算法工具和参数，以实现对特定缺陷的检测。第二步，在单一检测项算法方案的基础上，进行局部算法流程的合并。这一步的目的在于优化算法流程，提高检测效率，减少冗余步骤。

在完成了各个工位的单图方案设计后，下一步是整合这些方案，形成产品的完整算法方案。这一过程需要结合视觉系统检测流程，绘制出算法流程与时序图，以评估当前方案是否能够满足速度要求，并对硬件配置（主要为显卡）进行评估。

设计一款优秀的算法方案面临多维度的挑战，它要求我们在技术原理上可行的同时，还要从视觉检测流程和项目交付的角度出发。我们需要制定出不仅技术先进，而且可交付、易维护的算法方案，以确保工业视觉检测系统能够在各种环境下稳定运行，同时还需为客户提供高性价比的解决方案。

这篇文章的灵感来自于《阿丘科技产品实战系列白皮书：工业视觉检测算法方案》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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