OPT(奧普特)深度學(xué)習(xí)軟件SciDeepVision的技術(shù)原理及應(yīng)用
12月1日,OPT(奧普特)舉辦主題為“基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺應(yīng)用”線上研討會,分享深度學(xué)習(xí)軟件SciDeepVision的圖像分析核心技術(shù)及應(yīng)用案例,如異常缺陷檢測算法、小樣本學(xué)習(xí)、自適應(yīng)訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)等。本次專題研討會由OPT(奧普特)研發(fā)中心高紅超博士主講。
深度學(xué)習(xí)軟件SciDeepVision
自動提取特征信息
深度學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù),結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺系統(tǒng),能讓機(jī)器像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,從而識別文字、圖像等數(shù)據(jù)信息,解決多種復(fù)雜的模式識別問題。
深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)的三要素分別為算法、算力、數(shù)據(jù),在機(jī)器視覺應(yīng)用中,需要強(qiáng)大的算力支撐并依賴大量數(shù)據(jù)。在這過程中,深度學(xué)習(xí)應(yīng)用通常會遇到樣本數(shù)據(jù)不足、過度依賴硬件性能等問題,進(jìn)而影響圖像分析效率與準(zhǔn)確率。
OPT(奧普特)推出的深度學(xué)習(xí)軟件SciDeepVision ,突破了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的瓶頸,集標(biāo)注 、訓(xùn)練、評估為一體, 具有無需編程、操作方便等特性,自動進(jìn)行特征提取,囊括 20 余項關(guān)鍵技術(shù)和功能,涵蓋數(shù)據(jù)規(guī)整標(biāo)注、AI 基礎(chǔ)模型、模型性能提升、模型訓(xùn)練、評估可視化等。
深度學(xué)習(xí)算法流程可視化
集成小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)
降低對數(shù)據(jù)的依賴
SciDeepVision 軟件在異常檢測、文字識別、小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、 模型輕量化等圖像分析方面實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新,例如解決了過度依賴大量缺陷樣本數(shù)據(jù)和硬件設(shè)備性能等問題,AI 檢測模型的魯棒性更好,能節(jié)約大量人力及時間成本。
SciDeepVision 軟件采用異常缺陷檢測算法,僅需正常樣本,無需標(biāo)注缺陷位置,檢測模型能自動識別帶有缺陷的圖像,并精準(zhǔn)定位缺陷位置;同時,通過小樣本文字識別算法,使用少量帶有字符標(biāo)注信息的圖片,就能生成大規(guī)模高質(zhì)量的帶有源域風(fēng)格的文字圖像。
小樣本文字識別算法檢測對比
深度學(xué)習(xí)軟件在生成檢測模型過程中,通常會由于缺陷樣本少、形態(tài)差異大、換型頻繁等原因,出現(xiàn)魯棒性、泛化性差等問題,為解決此類難題,OPT(奧普特)對SciDeepVision軟件進(jìn)行了三大技術(shù)創(chuàng)新,即小樣本學(xué)習(xí)框架、自適應(yīng)訓(xùn)練技術(shù)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)。
小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)
其中,自適應(yīng)訓(xùn)練技術(shù),能從歷史數(shù)據(jù)中,推薦對當(dāng)前檢測有價值的數(shù)據(jù),并進(jìn)行人工標(biāo)注和優(yōu)化模型,數(shù)據(jù)整理工作量降低一半,大幅提升AI模型檢測準(zhǔn)確率,訓(xùn)練成本低。
自適應(yīng)訓(xùn)練技術(shù)
此外,SciDeepVision 軟件的遷移學(xué)習(xí)技術(shù),能在不影響AI檢測模型魯棒性和泛化性的前提下,縮短模型訓(xùn)練周期,相近工藝的質(zhì)檢甚至能實現(xiàn)一鍵換型,產(chǎn)品換型時間縮短。
遷移學(xué)習(xí)技術(shù)
基于深度學(xué)習(xí)的視覺應(yīng)用
覆蓋鋰電池制程多個工序
SciDeepVision 軟件目前已廣泛應(yīng)用于鋰電、3C等行業(yè),如在鋰離子電池制造過程中,產(chǎn)生的外觀缺陷種類繁多、形態(tài)各異,無法用傳統(tǒng)的定義規(guī)則來實現(xiàn)檢測。而SciDeepVision軟件已應(yīng)用于鋰電池制程的十多個關(guān)鍵工序,包括涂布、模切、激光分切、疊片、卷繞、焊接、包裝等各環(huán)節(jié)。
SciDeepVision軟件在鋰電池工序的應(yīng)用
以鋰電池極耳焊接缺陷檢測為例,焊接缺陷形態(tài)豐富,難以界定其形態(tài)邊緣,缺陷位置具有隨機(jī)性,利用SciDeepVision軟件,能利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,快速輸出缺陷分割的類別信息。
SciDeepVision軟件在極耳缺陷檢測的應(yīng)用
此外,OPT(奧普特)還基于深度學(xué)習(xí),設(shè)計通用、輕量型的條形碼定位算法,對條形碼圖像進(jìn)行增強(qiáng)、矯正,能在僅有少量條形碼數(shù)據(jù)的情況下,實現(xiàn)高速高精度的條形碼定位。
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