Pelnas:
- Gebėjimas paaiškinti, kaip audinio paviršiaus defektai aptinkami ir klasifikuojami naudojant vaizdo apdorojimą ir mašininį mokymąsi.
- Gebėjimas interpretuoti klaidingą teigiamą / neigiamą balansą, 4 taškų balų sistemą ir modelio našumo metriką
- Galimybė sukurti patikros sąranką, kuri tikrina automatinį defektų aptikimo išvestį su žmogaus apžiūra ir fizine apžiūra
Daugelį metų audinių kokybės kontrolė remiasi žmogaus akimi: operatorius valandų valandas stebi audinį ant apšviesto tikrinimo stalo, pažymėdamas ir įvertindamas matomus defektus. Šis darbas varginantis, subjektyvus, linkęs į nuovargį ir klaidas; Dėmesys pamainos pabaigoje nėra toks ryškus, kaip pradžioje. Kompiuterinis matymas ir mašininis mokymasis žada automatizuoti šį patikrinimą: didelės spartos kamera nuskaito audinį, aptikdama ir klasifikuodama defektų modelį per kelias sekundes. Šiame skyriuje aptarsime, kaip ši sistema veikia, pagal kokius kriterijus ji vertinama ir kodėl žmogaus kontrolė vis dar yra būtina.
Audinio defektai ir tikrinimo kalba
Norint suprasti automatinį aptikimą, pirmiausia reikia žinoti defektų pavadinimą. Tipiški austo audinio defektai: metmenų nutrūkimas (trūksta išilginio sriegio), ataudų defektas/sąsaja (skersinė linija), skylutė, dėmė, stora/plona vieta, metmenų atšokimas. Megztame audinyje: adatos žymė (išilginė linija, dėl adatos gedimo), pasiklydęs dygsnis, skylutė, storio skirtumas. Spausdinant ir dažant: spalvų skirtumas, nutrynimas (dažymo netolygumas), slydimas, taškymas.
Patikrinimo rezultatai dažnai vertinami naudojant keturių balų sistemą: kiekvienam defektui skiriama 1-4 balai pagal jo išilginį ilgį (pvz., 1 balas iki 8 cm, 4 balai virš 15 cm) ir skaičiuojamas bendras balas 100 m². Žemesnis už slenkstį (pvz., 40 taškų/100 m²) laikomas „priėmimu“, o didesnis – „atmetimas“. Automatinis balų skaičiavimas naudojant AI turėtų atitikti šį standartą; Ji neturėtų sukurti savo savavališko balo.
Patarimas: automatizuotos sistemos išvestis visada turi būti konvertuojama į jūsų priimtą vertinimo standartą (pvz., 4 balų) ir kliento toleranciją. Vien „modelis rado 12 anomalijų“ verslo sprendimo nepriima; Jis turi būti paverstas taškais ir sprendimais.
Kaip veikia automatinis defektų aptikimas?
Šiuolaikinės sistemos dažnai derina abu metodus. Prižiūrima klasifikacija yra tada, kai dirbtinis neuroninis tinklas (ypač vaizdams tinkamas konvoliucinis neuroninis tinklas, anglų CNN), apmokytas su tūkstančiais anksčiau pažymėtų defektų pavyzdžių, numato, ar naujame vaizde ir jo tipe yra defektas. Kita vertus, anomalijų aptikimas išmoksta „normalų“ audinį ir viską, kas nukrypsta nuo įprasto, pažymi kaip defekto kandidatą; Jis tinka retiems, dar nematytiems defektams, nes nebūtina iš anksto pažymėti kiekvieno defekto tipo.
Mes skaitome sistemos veikimą pagal du pagrindinius kriterijus. Jautrumas (prisiminti): kiek procentų realių defektų aptiko? Tikslumas: kiek procentų to, ką jie sakė, buvo trūkumas, iš tikrųjų buvo trūkumas? Tarp šių dviejų yra pusiausvyra. Klaidingas neigiamas (trūksta defekto) reiškia, kad klientui pristatomos nekokybiškos prekės; Klaidingai teigiamas (tobulo žymėjimas kaip sugedęs) reiškia bereikalingą švaistymą ir sulėtėjimą. Taikant kritinę kokybę, paprastai pasirenkama riba, kad klaidingai neigiami rezultatai būtų žemi, o padidėjusį klaidingų teigiamų skaičių greitai antrą kartą patikrina žmogus.
Čia yra kritinės spąstai: vien tikslumas yra klaidinantis. Gamybos linijoje galbūt 2% audinio yra su defektais. Kvailas modelis, kuris viską vadina „tobulu“, praneša apie 98% tikslumą, tačiau nepastebi nė vieno trūkumo. Todėl nesubalansuotuose duomenyse atsižvelgiama ne į defektų klasės jautrumą ir tikslumą, o į tikslumą.
Žingsnis po žingsnio: aptikimo sistemos įvertinimas
- Surinkite reprezentatyvius duomenis. Vaizdai, apimantys tikrąją audinių įvairovę (spalvą, tekstūrą, apšvietimą), kuriuos matys sistema; Įskaitant retus defektus.
- Patikrinkite etiketės kokybę. Jei mokymo etiketės neteisingos, modelis taip pat mokosi neteisingai; Paimkite etikečių pavyzdžius profesionaliu žvilgsniu.
- Išmatuokite jautrumą / tikslumą. Atskirai defektų klasei; Žiūrėkite ne tik į bendrą tikslumą.
- Išnagrinėkite klaidingus neigiamus rezultatus. Ar praleisti defektai turi bendrą bruožą (tam tikra spalva, tam tikra šviesa)?
- Nustatykite žmogaus judėjimą. Leiskite operatoriui patvirtinti, ką modelis pažymėjo; nukreipti neapibrėžtumą žmonėms.
- Stebėkite ir permokykite. Atnaujinkite duomenų rinkinį, kai atsiranda naujų defektų tipų (koncepcijos poslinkis).
Trys mini dėklai: pagal numerius
1 atvejis – klaidinantis tikslumas. Tiekėjas pardavė sistemą su užrašu „mūsų modelis yra 97 % tikslus“. Lauke išaugo klientų grąža. Analizė parodė, kad defektų klasės jautrumas buvo tik 61%, o tai reiškia, kad 39 iš 100 tikrų defektų buvo praleisti. Tikslumas buvo didelis, nes didžioji dalis audinio jau buvo nepriekaištinga. Slenkstis iš naujo sureguliuotas ir pridėta žmogaus kontrolė; jautrumas padidėjo iki 92%, klaidingus teigiamus atvejus operatorius pašalino.
2 atvejis – apšvietimo poslinkis. Vienoje eilutėje klaidingų teigiamų rezultatų padaugėjo tris kartus, kai po pietų saulė pasiekė apžiūros zoną; Modelis manė, kad šešėliai yra dėmės. Problema buvo išspręsta standartizavus žiūrėjimo sąlygas (uždara spinta, nuolatinis LED apšvietimas). Pamoka: vaizdo gavimo sąranka yra tokia pat svarbi kaip kokybė, kaip ir modelis.
3 atvejis – laikas ir darbas. Įmonė vidutiniškai sugaišo 9 minutes rankiniu būdu tikrindama 100 metrų audinio. Naudojant fotoaparato išankstinio nuskaitymo + operatoriaus patvirtinimo modelį, laikas sutrumpėjo iki 4 minučių ir sumažėjo nuotėkis, nes operatorius atkreipė dėmesį tik į pažymėtas vietas. Svarbiausia buvo tai, kad automatika paaštrino ne operatorių, o operatoriaus akį.
Silpnas raginimas / stiprus raginimas
Pastaba: specialios sistemos, kurios tiesiogiai analizuoja defekto vaizdą, yra atskiros; čia mes naudojame dirbtinį intelektą procesų projektavimui, duomenų vertinimui ir ataskaitoms.
Silpnas raginimas:
Pasakyk man, ar mūsų defektų aptikimo modelis geras?
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: Tekstilės kokybės inžinierius ir duomenų analitikas. Žemiau pateikiami defektų aptikimo modelio bandymų rezultatai (painios matrica: tikras teigiamas, klaidingas teigiamas, klaidingas neigiamas, tikras neigiamas).Užduotis: 1) Apskaičiuokite defektų klasės jautrumą ir tikslumą, parodykite formulę.2) Paaiškinkite šiais skaičiais, kodėl bendras tikslumas gali būti neigiamas verslo klaidinimas. gamyba.4) Pateikite konkretų pasiūlymą dėl slenksčio nustatymo ir žmogaus patikrinimo. Skaičiai: [matrica]
Kopijuojami šablonai
1) Metrinis skaičiavimas ir aiškinimas:
Apskaičiuokite jautrumą, tikslumą ir F1 balą iš šios painiavos matricos, parašykite kiekvieną formulę ir pagrįskite, kuri iš jų yra svarbesnė kokybės požiūriu. Matrica: [TP, FP, FN, TN]
2) Klaidingai neigiama pagrindinė priežastis:
Žemiau pateikiamas praleistų (klaidingai neigiamų) defektų sąrašas (defekto tipas, spalva, šviesa, greitis). Sukurkite bendras hipotezes ir pasiūlykite kiekvienos hipotezės patikrinimo bandymą. Duomenys: [sąrašas]
3) Konvertavimas į 4 taškų taškus:
Konvertuokite šią aptikimo išvestį į 4 balų sistemą: įvertinkite kiekvieną defektą pagal jo ilgį, apskaičiuokite bendrą balą 100 m², palyginkite su [slenksčio] balu ir rekomenduokite priimti/atmesti. Defektų sąrašas: [sąrašas]
4) Patikrinimo ataskaitos projektas:
Sudarykite santrauką iš šių pamainos defektų duomenų: 3 pagrindiniai defektai, galimas proceso šaltinis (hipotezė), bendras atmetimo rodiklis ir rekomenduojami veiksmai. Negalvokite skaičių, tiesiog naudokitės tuo, kas duota. Duomenys: [lentelė]
Metrikos palyginimo diagrama
kriterijus
Kokias priemones
Ar gerai būti aukštai?
Svarba kokybei
Tikslumas
Apskritai teisinga norma
Gali klaidinti
Mažai nesubalansuotų duomenų
Jautrumas (prisiminti)
Faktinis defektų procentas užfiksuotas
Taip
Nukrenta klaidingai neigiamas (kritinis)
Tikslumas
Tiesa, ką tu sakai, yra klaida
Taip
Sumažina klaidingų teigiamų rezultatų / atliekų kiekį
klaidingas neigiamas
išvengė defekto
Ne, jis turėtų būti žemas
Sugedusių prekių rizika klientui
klaidingai teigiamas
tuščias žadintuvas
Ne, bet tai toleruojama
Efektyvumo/greičio praradimas
Dėmesio: automatizuota sistema yra „išankstinis tikrintojas“, o ne „patvirtintas“. Norint priimti galutinį sprendimą dėl kokybės priėmimo, būtinas kompetentingo kokybės pareigūno patvirtinimas, ypač siuntoms, kurioms taikoma sutartis su klientu. Modelis pagreitina žmogaus valdymą, bet neatleidžia nuo jo.
Dažnos klaidos
- Žiūrėti į teisumą ir būti patenkintam. Didelis tikslumas paslepia artefaktus nesubalansuotuose duomenyse.
- Nepaisoma žiūrėjimo sąlygų. Be nuolatinio apšvietimo ir pastovaus greičio modelis yra nepatikimas.
- Netikrina etiketės kokybės. Netinkama etikete apmokytas modelis mokosi neteisingai.
- Pamiršus naujo tipo defektą. Jei duomenys neatnaujinami dėl naujų defektų, kurie atsiranda laikui bėgant, veikimas tyliai pablogės.
- Žmonių išpjovimas. Kritiniam priėmimo sprendimui reikia žmogaus pritarimo.
Apibendrinant
Vaizdo apdorojimas labai pagreitina audinio apžiūrą ir kompensuoja žmogaus nuovargį. Tačiau jo pasirodymas skaitomas ne tiksliai, o klaidos klasės jautrumu ir tikslumu; Klaidingai neigiama yra pati pavojingiausia kokybės klaida. Stabili vaizdo gavimo būsena, kokybės etiketė ir žmogaus atliekama patikra yra trys sistemos patikimumo ramsčiai. Automatinė išvestis yra išankstinė patikra; Galutinį sprendimą dėl priėmimo turi patvirtinti inžinierius.
Taikymo užduotis
Apibrėžkite defektų aptikimo sistemos painiavos matricos pavyzdį (pvz., 100 sugedusių, 4900 tobulų pavyzdžių). Apskaičiuokite jautrumą, tikslumą ir F1 naudodami „metrinio skaičiavimo“ šabloną šiame įrenginyje; tada patikrinkite rezultatus rankiniu būdu. Pastraipoje aptarkite, kas atsitinka su klaidingais teigiamais rezultatais, kai pakeičiate slenkstį, kad klaidingai neigiamas skaičius toje pačioje matricoje būtų sumažintas perpus, ir nuspręskite, kuris balansas tinka jūsų produktui.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Veikimą vertinu pagal jautrumą/tikslumą, o ne tikslumą.
- [ ] Klaidingų neigiamų teiginių riziką interpretuoju kartu su poveikiu verslui.
- [ ] Standartizavau žiūrėjimo sąlygas (šviesa, greitis).
- [ ] Reguliariai tikrinu etikečių kokybę ir naujus defektų tipus.
- [ ] Suteikiu žmogaus pritarimą galutiniam sprendimui dėl priėmimo; Modelis yra tik išankstinis sijojimas.