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在工廠車間，浪費的資源會讓每個實際或想象中的缺陷快速堆積。如果將合格零件錯誤地標記為有缺陷的零件，則會浪費時間、影響效率和機器工作。當有缺陷的零件被忽視而成為最終客戶的問題時會怎樣？潛在后果更加嚴重。
幸運的是，人類在缺陷檢測方面很專業。但是，手動質量檢查的速度很慢，因此自動化是一個挑戰。計算機視覺（CV）可能具有與人類準確性相匹配的潛力，但是用傳統的CV系統可以理解的語言來描述對人而言顯而易見的東西（例如黑標和模糊不清的區別）幾乎是不可能的。
深度學習（機器通過標記的數據集直接向人們學習）可以解決這兩個問題。它提高了CV達到人類標準的準確性，同時提高了效率并削減了成本。但是要使用它，制造商和系統集成商需要解決方案提供商，后者是技術以及在車間執行該技術的專家。
機器學習始于人類
借助物聯網、人工智能和深度學習技術解決方案的提供商Mariner了解到，將使用解決方案并從中受益的人員必須從一開始就參與其中。這意味著要深深尊重制造商在提供商方面的經驗，并承諾在部署的每個階段都與車間人員進行協作。
“首先，您需要與客戶合作，以確保您解決了一個真正的問題。Mariner產品技術執行副總裁Peter Darragh說：“不僅因為它很酷，而且還從事人工智能科學實驗。”但是協作需要持續進行，而不是間斷進行。
例如，Spyglass Visual Inspection（SVI）可以比專家檢查員更快地捕獲缺陷，并且具有同等或更高的準確性，因為這些專家可以標記用于訓練它的圖像。Darragh表示，似乎這些檢查員已經將角色從運動員切換成為教練了。
“當他們提供高質量的、帶有標簽的數據集，包括他們每天在生產線上看到的所有細微差別時，他們就不再玩游戲了。他們正在教授游戲的深度學習。”他說。而且，當情況發生變化時（例如：新客戶具有不同的質量標準），可以對模型進行重新培訓以適應。
智慧伙伴關系，智慧工廠
但是僅僅了解技術還不夠。供應商還需要知道如何在真實的工廠環境中進行部署。Darragh 解釋說：“最近，我們已經看到了對深度學習的極大興趣和大量案例研究，但是這些項目往往是在受控實驗室環境中離線完成的。”
那就是為什么對于SVI解決方案，Mariner從一開始就專注于開發自動化流程來訓練模型并將其交付給工廠邊緣。通過這種方式，它可以從容地響應典型生產環境中的所有不可避免的變化。
為了確保 SVI 能夠為每一位最終客戶有效工作（否則退款），Mariner遵循嚴格的實施流程：
-積極尋找風險，并確認該問題非常適合深度學習。
-培訓最終客戶如何提供一系列高質量的標簽圖像。
-在首次咨詢期間，使用人工智能專業知識從初始圖像集開始訓練初步模型，以確保未來運營的成功。
-在商定驗收標準之前，與客戶合作以減輕風險。
-部署后繼續監視模型的置信度，并評估重新培訓的需求。
解決方案結合了精心選擇的技術元素。它在邊緣包括容器化的微服務架構，以防網絡連接丟失。而且，Microsoft Azure提供了一組易于擴展和縮減的可靠云服務。
Darragh說：“實際上，有時它就像在屏幕上移動滑塊一樣簡單。”這使Mariner可以專注于深度學習和模型交付過程，而無需擔心基礎設施。借助基于英特爾的處理，邊緣的每次推理成本可以大大降低，從而實現更快的投資回報率。
人工智能專業知識可以為制造商節省數百萬美元
一家領先的玻璃制造商努力使用傳統的機器視覺系統來自動化其質量保證流程。即使從圖像上看，人也可以輕松識別水滴和邊緣碎片之間的差異。但是卻不可能編寫出CV系統可以理解的規范。
最后，頂多是使系統過于敏感，從而導致不理想的誤報率。因此，Mariner向質量保證專家展示了如何借助高質量標記的數據集來訓練深度學習模型，從而消除了誤報。
在驗證了模型的準確性之后，制造商開始在多條生產線上運行 SVI，每天要處理成千上萬的零件。現在，該解決方案會自動將信號發送到PLC 來控制下游過程，一個產品是被接受還是丟棄，僅僅基于它的決定。
結果該客戶將季度運營支出削減了100萬美元以上，并計劃將Spyglass Visual Inspection擴展到服務四個不同市場的其他部門，這更多地證明了在正確地使用深度學習來解決正確的問題是從機器視覺應用中獲得豐厚回報的關鍵。
作者簡介
Erica Stevens has been writing about about technology and finance for 15 years, first at Bank of America Merrill Lynch and then for a mix of trade magazines and tech companies. But her writing career began at the University of Toronto, where she got her master’s degree in cognitive psychology and first learned to write about complex, technical topics. A fiction-lover and frustrated psychologist, Erica delights in talking to passionate business people about how they’re changing the world—and in sharing their ideas via compelling journalism.
查詢進一步信息，請訪問官方網站 http://zh-hans.insight.tech。（Lisa WU，365PR Newswire）
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