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文章作者：伍增 邓书梦 广东荣旭智能技术有限公司
AI 技术在外观瑕疵检测应用中的
挑战
人工智能 (AI) 技术作为“未来数十年”最先进的生产力代表之一，正在赋能各行各业。在智能制造领域，AI 技术被广泛应用于外观瑕疵检测，也称为 AI 工业质检。IDC 预计，2025年中国工业 AI 质检整体市场将达到9.58亿美元（约合人民币62亿元），2021-2025年 CAGR 为28.5%，如下图所示。
图片来源：https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC49755922
在外观瑕疵检测领域，广东荣旭智能技术有限公司作为一家定制化 AI 视觉检测系统/一体化检测装备供应商，已耕耘了十多年，落地超过200多种 AI 质检设备，并将 AI 技术和行业应用经验集成到了图形化 AI 视觉开发平台中，通过零代码方式，快速落地 AI 质检设备。
了解广东荣旭智能技术（请复制链接到浏览器）：
https://www.gdrosmart.com/
https://www.gdrosmart.com/product_view_266_109.html
荣旭图形化 AI 视觉开发平台
在 AI 工业质检的实践中，即便应用了迁移学习，也需要在产线上对每种瑕疵收集几十张负样本。假定瑕疵A的发生率为0.1%, 为了收集50张瑕疵 A 的负样本，则需要等待50,000个产品制造出来，不仅难度大，而且耗时长，成本高。
收集满足迁移学习需求的负样本，已经成为 AI 瑕疵检测应用中的重大挑战之一。
当前，解决该挑战的思路主要有两个：
一种思路是应用 Zero-Shot Learning (零样本学习)技术，当前最火爆的计算机视觉 Zero-Shot, Learning 模型是 Meta 发布的 SAM 大模型，以及后续的改进系列，例如，FasterSAM、MobileSAM 等等。
另一种思路是应用无监督学习技术，即无需收集负样本，只需要学习少量正样本，便可以检测出异常样本。当前在 AI 工业质检中应用广泛的无监督异常检测深度学习库 Anomalib, 链接：
https://github.com/openvinotoolkit/anomalib。
本文将介绍基于 Anomalib 和英特尔开发者套件打造智能光学字符瑕疵检测系统。
项目背景与技术方案
印刷字符瑕疵检测是一个在制造线终检段的刚性需求，如下图所示，任何有字符瑕疵的产品都不能流出工厂。当前，行业中普遍采用的是 OCR、OCV 以及模板匹配的方式来识别，由于不同行业的产品表面都不一样，背景复杂多变，要准确提取并识别字符瑕疵存在一定难度，而且效率低，误判高，操作复杂。
字符瑕疵及检测结果
荣旭智能光学字符瑕疵检测系统，基于 Anomalib 工具包和英特尔开发者套件，搭载工业相机及工业镜头完成原型样机设计，如下图所示。
光学字符瑕疵检测原型样机
软件技术方案与实现
荣旭智能光学字符瑕疵检测系统的软件实现主要由三步实现：
1. 安装 Anomalib 和 OpenVINO™
2. 训练正样本并导出 OpenVINO™ 模型
3. 验证检测结果
第一步，安装 anomalib 和 OpenVINO™，命令如下所示：
pip install anomalibpip install openvino-dev
向右滑动查看完整代码
第二步，训练正样本并导出 OpenVINO™ 模型。首先，请在
datasets\MVTec\bottle\train\good 放置23张正常的 OCR 字符图片
然后，请在
datasets\MVTec\bottle\test\good 放3张正常的 OCR 字符图片
接着，请在
datasets\MVTec\bottle\test\contamination 放一张字符缺的 OCR 字符图片
并修改
rc/anomalib/models/padim/config.yaml 文件，如下所示：
optimization:export_mode: "openvino" # options: openvino, onnx
向右滑动查看完整代码
修改之后，模型训练完毕后会直接生成 OpenVINO™ 的模型。
最后，输入命令，等待训练完成：
python tools/train.py --config src/anomalib/models/padim/config.yaml向右滑动查看完整代码
第三步，验证检测结果
训练完成后，在
results\padim\mvtec\bottle\run\images\good下是 ok 图片的验证结果，正常的图片是没有误识别的，如下图所示：
在 results\padim\mvtec\bottle\run\images\contamination 下是我们放置的一个 NG 图片，结果如下：
可以看到，缺陷正常识别出来了
使用 OpenVINO™ 实现推理程序，结果如下所示：
经过 OpenVINO™ 优化后，该算法在 N5105 CPU 上运行速度大约200ms左右，iGPU 的运行速度大约100ms左右，完全满足大多数光学字符瑕疵检测的速度需求。
总结与展望
荣旭智能基于 Anomalib 打造光学字符智能解决方案，在保证检测效率可行的前提下，可以大大地降低收集负样本的成本，提升模型的训练和部署效率，对于 AI 二分类 (OK/NG) 应用多了一个更优的选择方案。
下一步我司将使用 OpenVINO™ 的 NNCF 工具包，对 Anomalib 模型进行 INT8 量化，进一步提高在英特尔开发者套件上的推理速度，并将这套智能光学字符解决系统应用于磁芯元器件、IC 半导体、车载电子变压器等领域。
广东荣旭智能技术有限公司官网：
https://www.gdrosmart.com/
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