特征提取和缺陷识别算法
视觉检测系统的关键在于缺陷识别的准确性和质量。
1. 传统的图像处理算法：
- 模板匹配：适用于形状固定的商品缺陷检测。
- 纹理分析：使用LBP、GLCM等特征检测表面纹理异常
- 形态处理:通过腐蚀、膨胀等操作，检查孔眼、毛边等缺点。
- 频域分析：傅里叶转换、小波分析等可检测周期性缺陷
2. 机器学习方法：
- svm算法(SVM)、结合手工设计特点，随机森林等分类器
- 特性自动学习：PCA、降维方法如LDA提高计算效率
- 综合学习方法可以提高小样条件下的准确率
3. 深度学习方法：
- 像ResNetNet网络：、骨干网络提取的深层特征，如EfficientNet
- 目标检测网络：Faster R-CNN、定位和分类YOLO等缺陷
- 异常检测网络：Autoencoder、GAN等训练方法不需要大量的缺陷样本。
- 注意机制：使网络聚焦关键区域，提高小缺陷诊断率
- MobileNet等轻量化网络设计、内嵌式布局适用于ShuffleNet
第四，系统优化措施
1. 多尺度分析：结合不同放大倍率的图像，考虑到检验速度和精度。粗检快速定位异常区域，精检确定缺陷细节。
2. 多模式融合:结合能见光、红外线、x光等多种显像方式，提高复杂缺陷的诊断率。不同传感器的数据互补可以克服单个模式的局限性。
3. 动态性参数调整：根据环境光照、产品型号等变化自动调整检测参数，保持系统鲁棒性。
4. 并行计算架构：使用GPU、加快计算，如FPGA，满足实时要求。分布式处理可以应对高吞吐情况。
5. 独立学习机制：系统可以选择不确定样本请求人工标注，不断优化模型性能。
数据管理和模型迭代
1. 数据增强:通过旋转、噪音增加、颜色转换等方式扩展训练数据，提高模型泛化能力。产生对抗网络(GAN)可以生成逼真的缺陷样本。
2. 迁移学习：利用预训练模型快速适应小样本场景中的新任务，显著降低标注成本。
3. 在线学习：系统部署后不断收集新数据并更新模型，以适应生产线的变化。
4. 数据标准化：建立统一的标记标准和数据类型，便于多生线数据整合和模型共享。
性能评估与优化六
1. 评估指标：准确、召回率、F1-score、MAP等量化指标对系统性能进行全面评估。与此同时，考虑到误检率和漏检率对设备的影响。
2. ROC分析：通过调整判断阀值平衡误检和漏检，找出工作点。
3. A/B检测：新旧算法并行运行，量化比较提高效果。
4. 瓶颈分析：识别技术的各个环节都需要时间，目的性提高。常见的瓶颈包括IO延迟、算法计算、通信费用等。
