Табыстар:
- Кескінді өңдеу және машиналық оқыту арқылы мата бетіндегі ақаулардың қалай анықталатынын және жіктелуін түсіндіру мүмкіндігі.
- Жалған оң/теріс балансты, 4 баллдық жүйені және өнімділік көрсеткіштерін модельдеу мүмкіндігі
- Адамды тексеру және физикалық тексеру арқылы ақауларды автоматты түрде анықтау нәтижесін сынайтын тексеру қондырғысын жобалау мүмкіндігі
Көптеген жылдар бойы матаның сапасын бақылау адам көзіне сүйенді: оператор жарықтандырылған тексеру үстелінде сағаттар бойы матаны бақылап отырады, ол көрген ақауларды белгілеп, балл қояды. Бұл жұмыс шаршатады, субъективті және шаршау мен қателікке бейім; Ауысымның соңында зейін басындағыдай өткір болмайды. Компьютерлік көру және машинаны оқыту бұл тексеруді автоматтандыруға уәде береді: жоғары жылдамдықты камера матаны сканерлейді, ақаулар үлгісін секундтарда анықтайды және жіктейді. Бұл бөлімде біз бұл жүйенің қалай жұмыс істейтінін, оның бағаланатын критерийлерін және неге адам бақылауының әлі де қажет екенін талқылаймыз.
Матаның ақаулары және тексеру тілі
Автоматты анықтауды түсіну үшін алдымен ақаулардың атын білу қажет. Тоқылған матаның типтік ақаулары: иілудің үзілуі (бойлық жіптің болмауы), өру ақауы/интерфейсі (көлденең сызық), саңылау, дақ, қалың/жіңішке жер, иілу серпілісі. Трикотаж матада: ине таңбасы (бойлық сызық, иненің дұрыс жұмыс істемеуінен), адасқан тігіс, тесік, қалыңдық айырмашылығы. Баспа мен бояуда: түс айырмашылығы, абразия (бояудың ретсіздігі), сырғанау, шашырау.
Тексеру нәтижелері жиі төрт балдық жүйені қолдану арқылы бағаланады: әрбір ақауға бойлық ұзындығына сәйкес 1-4 ұпай беріледі (мысалы, 1 балл 8 см-ге дейін, 4 балл 15 см-ден жоғары) және 100 м² үшін жалпы балл есептеледі. Табалдырықтан төмен (мысалы, 40 балл/100 м²) «қабылдау», жоғарырақ «қабылдамау» болып саналады. AI көмегімен автоматтандырылған ұпайлар осы стандартқа ұқсауы керек; Ол өзінің ерікті ұпайын шығармауы керек.
Кеңес: Автоматтандырылған жүйенің шығысы әрқашан қабылданған баллдық стандартқа (мысалы, 4 ұпай) және клиенттің төзімділігіне түрлендірілуі керек. «Модель 12 аномалияны тапты» дегеннің өзі бизнес туралы шешім қабылдамайды; Оны нүктелер мен шешімдерге айналдыру керек.
Автоматты ақауларды анықтау қалай жұмыс істейді?
Қазіргі жүйелер көбінесе екі тәсілді біріктіреді. Бұрын таңбаланған мыңдаған ақау мысалдарымен оқытылатын жасанды нейрондық желі (әсіресе кескінге сәйкес конволюционды нейрондық желі, ағылшын тіліндегі CNN) жаңа кескінде және оның түрінде ақау бар-жоғын болжайтын кезде, бақыланатын классификация. Аномалияны анықтау, керісінше, «қалыпты» матаны үйренеді және қалыптыдан ауытқыған кез келген нәрсені ақауға үміткер ретінде белгілейді; Ол сирек кездесетін, бұрын-соңды болмаған ақаулар үшін жұмыс істейді, себебі әрбір ақау түрін алдын ала белгілеу қажет емес.
Біз жүйенің өнімділігін екі негізгі критериймен оқимыз. Сезімталдық (еске түсіру): ол нақты ақаулардың қанша пайызын анықтады? Дәлдік: Кемшілік деп айтқандарының қанша пайызы шын мәнінде кемшілік болды? Бұл екеуінің арасында тепе-теңдік бар. Жалған теріс (ақау жоқ) ақаулы тауардың тұтынушыға жеткізілгенін білдіреді; Жалған позитивті (мінсізді ақаулы деп белгілеу) қажетсіз ысырап пен баяулауды білдіреді. Сапаға қатысты сыни қолдануда, әдетте, жалған теріс мәндерді төмен ұстау үшін шек таңдалады, ал жоғарылаған жалған позитивтер адам операторының жылдам екінші тексеруінен өтеді.
Бұл жерде маңызды тұзақ бар: дәлдіктің өзі жаңылыстыруға әкеледі. Өндіріс желісінде матаның 2% ақаулы болуы мүмкін. Барлығын «мінсіз» деп атайтын ақымақ модель 98% дәлдік туралы хабарлайды, бірақ бір кемшілікті де байқамайды. Сондықтан теңгерілмеген деректерде ақаулар класының сезімталдығы мен дәлдігі емес, дәлдігі қарастырылады.
Қадам бойынша: анықтау жүйесін бағалау
- Өкілдік деректерді жинаңыз. Жүйе көретін матаның нақты әртүрлілігін (түсі, құрылымы, жарықтандыру) қамтитын кескіндер; Соның ішінде сирек кездесетін ақаулар.
- Жапсырма сапасын тексеріңіз. Жаттығу белгілері қате болса, модель де қате үйренеді; Белгілерді сарапшы көзімен алыңыз.
- Сезімталдық/дәлдікті өлшеңіз. Ақаулар класы бойынша бөлек; Жалпы дәлдікке ғана қарамаңыз.
- Жалған негативтерді тексеріңіз. Өткізілген ақаулардың ортақ қасиеті бар ма (белгілі бір түс, белгілі бір жарық)?
- Циклдегі адам параметрін орнату. Модель нені белгілегенін операторға растауға рұқсат етіңіз; белгісізді адамдарға бағыттаңыз.
- Бақылаңыз және қайта оқытыңыз. Жаңа ақау түрлері пайда болған кезде деректер жинағын жаңартыңыз (дрейф тұжырымдамасы).
Үш шағын корпус: сандар бойынша
1-жағдай – жаңылыстыратын дәлдік. Жеткізуші жүйені «біздің үлгіміз 97% дәл» деп сатты. Клиенттердің қайтарымы өрісте өсті. Талдау ақаулар класының сезімталдығы тек 61% құрайтынын көрсетті, яғни әрбір 100 шынайы ақаудың 39-ы өткізілмей қалды. Дәлдік жоғары болды, өйткені матаның көпшілігі мінсіз болды. Шекті қайта реттелді және адам бақылауы қосылды; сезімталдық 92% дейін өсті, жалған позитивтерді оператор жойды.
2-жағдай — Жарықтандырудың ауысуы. Түстен кейінгі күн сәулесі инспекция аймағына түскен кезде бір жолда жалған позитивтер үш есе өсті; Модель көлеңкелерді дақ деп ойлады. Қарау жағдайы (жабық шкаф, тұрақты жарықдиодты жарықтандыру) стандартталған кезде мәселе шешілді. Сабақ: кескінді орнату үлгі сияқты сапаға да қатысты.
3-жағдай – Уақыт және еңбек. Кәсіпорын 100 метр матаны қолмен тексеруге орта есеппен 9 минут жұмсады. Камераны алдын ала сканерлеу + операторды растау үлгісімен уақыт 4 минутқа дейін қысқарды және ағып кету қысқарды, себебі оператор тек белгіленген аймақтарға назар аударды. Ең бастысы, автоматтандыру оператордың емес, оператордың көзін ашты.
Әлсіз шақыру / Күшті шақыру
Ескерту: ақаулық кескінді тікелей талдайтын арнайы жүйелер бөлек; мұнда біз процесті жобалау, деректерді бағалау және есеп беру үшін AI қолданамыз.
Әлсіз шақыру:
Айтыңызшы, біздің ақауларды анықтау үлгісі жақсы ма?
Күшті шақыру:
Сіздің рөліңіз: Тоқыма сапасының инженері және деректер талдаушысы. Төменде ақауларды анықтау моделінің сынақ нәтижелері берілген (шатасу матрицасы: шынайы оң, жалған оң, жалған теріс, шынайы теріс). Тапсырма: 1) Ақау класы үшін сезімталдық пен дәлдікті есептеңіз, формуланы көрсетіңіз. 2) Осы сандармен түсіндіріңіз, неге жалпы қателік қателігінің бизнеске әсер етуі мүмкін3) осы өндірістегі жалған негативтер.4) Шекті орнату және адам тексеруі бойынша нақты ұсыныс беріңіз. Сандар: [матрица]
Көшіретін үлгілер
1) Метриканы есептеу және түсіндіру:
Келесі шатастыру матрицасынан сезімталдықты, дәлдікті және F1 ұпайын есептеңіз, әрбір формуланы жазыңыз және сапасы жағынан қайсысы маңыздырақ екенін негіздеңіз. Матрица: [TP, FP, FN, TN]
2) Жалған теріс түбірлік себеп:
Төменде өткізіп алған (жалған теріс) ақаулардың мүмкіндіктер тізімі берілген (ақау түрі, түсі, жарық, жылдамдық). Жалпы үлгі гипотезаларын жасаңыз және әрбір гипотеза үшін тексеруді ұсыныңыз. Деректер: [тізім]
3) 4 ұпайға түрлендіру:
Келесі анықтау нәтижесін 4 балдық жүйеге түрлендіріңіз: әрбір ақауды оның ұзындығына қарай бағалаңыз, 100 м² үшін жалпы баллды есептеңіз, [шекті] баллмен салыстырыңыз және қабылдау/қабылдамау туралы ұсыныс жасаңыз. Ақаулар тізімі: [тізім]
4) Тексеру актiсiнiң жобасы:
Келесі ауысым ақауы деректерінен қорытынды қорытынды жасаңыз: негізгі 3 ақау, ықтимал процесс көзі (гипотеза), бас тартудың жалпы жылдамдығы және ұсынылған әрекеттер. Сандарды құрастырмаңыз, берілгенді пайдаланыңыз. Деректер: [кесте]
Метрикалық салыстыру диаграммасы
критерий
Қандай шаралар
Биік болған жақсы ма?
Сападағы маңыздылығы
Дәлдік
Жалпы дұрыс мөлшерлеме
Жаңылтпаш болуы мүмкін
Теңгерімсіз деректер аз
Сезімталдық (еске түсіру)
Нақты ақау көрсеткіші ұсталды
Иә
Жалған теріс (сыни) түсіреді
Дәлдік
Айтқаныңыздың шындығы – кемшілік
Иә
Жалған позитивтерді/қалдықтарды азайтады
жалған теріс
ақаудан құтылды
Жоқ, ол төмен болуы керек
Тұтынушы үшін ақаулы тауарлардың пайда болу қаупі
жалған оң
бос дабыл
Жоқ, бірақ ол төзімді
Тиімділік/жылдамдық жоғалту
Назар аударыңыз: Автоматтандырылған жүйе «мақұлдаушы» емес, «алдын ала тексеруші» болып табылады. Сапаны қабылдау туралы түпкілікті шешім, әсіресе тапсырыс берушінің келісім-шартына жататын партиялар үшін құзыретті сапа қызметкерінің мақұлдауын талап етеді. Модель адамның бақылауын жеделдетеді, бірақ оны босатпайды.
Жалпы қателер
- Әділдікке қарап, қанағаттану. Жоғары дәлдік теңгерілмеген деректердегі артефактілерді жасырады.
- Көру жағдайын елемеу. Тұрақты жарықсыз және тұрақты жылдамдықсыз модель сенімсіз.
- Жапсырма сапасын тексермейді. Қате белгімен үйретілген модель қате үйренеді.
- Ақаулықтың жаңа түрін ұмыту. Уақыт өте келе пайда болатын жаңа ақаулар үшін деректер жаңартылмаса, өнімділік үнсіз төмендейді.
- Адамдарды кесіп тастау. Сыни қабылдау шешімі адамның мақұлдауын талап етеді.
Қысқаша
Кескінді өңдеу матаны тексеруді айтарлықтай жылдамдатады және адамның шаршауының орнын толтырады. Бірақ оның орындауы дәлдікпен емес, кемшілік класының сезімталдығы мен дәлдігімен оқылады; Жалған теріс - сападағы ең қауіпті қате. Бейнелеудің тұрақты күйі, сапа белгісі және адамның жұмысын тексеру жүйе сенімділігінің үш тірегі болып табылады. Автоматты шығару - бұл алдын ала скрининг; Соңғы қабылдау шешімі инженердің рұқсатымен қалады.
Қолданбалы тапсырма
Ақауларды анықтау жүйесі үшін шатасу матрицасы үлгісін анықтаңыз (мысалы, 100 ақаулы, 4900 тамаша үлгі). Осы бірліктегі "метрикалық есептеу" үлгісімен есептелген сезімталдық, дәлдік және F1 болуы; содан кейін нәтижелерді қолмен тексеріңіз. Бір матрицадағы жалған теріс мәнді екі есе азайту үшін шекті мәнді өзгерткен кезде жалған позитивтерге не болатынын абзацта талқылаңыз және өніміңізге қай баланс дұрыс екенін шешіңіз.
бақылау парағы
- [ ] Мен өнімділікті дәлдікпен емес, сезімталдық/дәлдікпен бағалаймын.
- [ ] Мен бизнеске әсер етумен қатар жалған негативтердің қаупін түсіндіремін.
- [ ] Мен көру жағдайларын стандарттадым (жарық, жылдамдық).
- [ ] Мен жапсырма сапасын және жаңа ақау түрлерін үнемі тексеремін.
- [ ] Мен соңғы қабылдау шешіміне адамның мақұлдауын қоямын; Модель тек алдын ала електен өткізеді.