目标检测数据标注项目分析-产品缺陷检测

什么是生产过程中的产品缺陷检测?

生产过程中的缺陷检测是保证产品质量的重要环节。及时发现故障或缺陷，并采取适当的措施，我们可以降低运行和质量相关的风险。但在一般视觉系统中，每个缺陷都必须经过检查及预处理才能被检测到，这个过程成本会很高。

在制造业中，使用摄像头进行缺陷检测的解决方案数不胜数，但运用人工智能和图像处理远比摄像头要好。

一个算法可以完成许多工作： AI能迅速了解产品的外观，并独立实时捕捉问题，节省资金，返工，避免消费者拿到有缺陷的产品。

人工智能如何用于缺陷检测？

图像处理是将所有图像数据收集到一个云数据库中，通过数十到数百个机器学习算法进行评估，查缺陷，并提供纠正办法。评估结果可以用于整体生产过程的风险预测。当产品投入生产时，潜在风险可以被规避。当产品正式投入生产，AI缺陷检测功能会持续监控生产线，将缺陷产品转移到指定的位置后续进行修复。

机器学习的应用

首先我们要给算法一个准确样本。项目工程师创建图像处理框架，包含要检查的关键区域。算法可以专注于区域中的目标，并识别任何看起来与样本示例不同的东西。就像任何学习到的技能一样，算法会随着时间的推移不断提升，另外同一套算法可以发现多个缺陷。

下面我们来分享一个瑕疵检测标注项目

1 石板会存在裂缝/凹陷等瑕疵，这些属于可见异常，需要识别和标注

2 最小标注对象: 5*5像素

3 需要给所有异常的情况（17个）标签进行分类，包含铁锈，车轮线，裂缝等

4 标注类别：多边形，点，折线

5 图片像素：6000*6000像素

我们具有系统审核和监管流程。所有数据需经过两次全量质检和一次抽检，合格后方可交付。数据可按批次交付。

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