在當(dāng)今的檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè),利用圖像檢測(cè)技術(shù)分析樣本的相關(guān)指標(biāo)已經(jīng)成為眾多檢驗(yàn)檢測(cè)領(lǐng)域的重要需求。無(wú)論是醫(yī)學(xué)影像診斷、材料科學(xué)、食品檢測(cè)還是質(zhì)量控制,都依賴于精確的圖像分析來(lái)提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。然而,傳統(tǒng)的圖像處理方法面臨著諸多挑戰(zhàn),如龐大的數(shù)據(jù)量、復(fù)雜的特征提取、漫長(zhǎng)的模型訓(xùn)練周期以及復(fù)雜的公式計(jì)算等。這些問(wèn)題不僅限制了檢測(cè)的效率,還對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生了負(fù)面影響。

一、實(shí)際業(yè)務(wù)操作中的工作難點(diǎn)

1、操作者技術(shù)水平影響

圖像分析受操作者的技術(shù)水平影響較大。不僅要求檢驗(yàn)員具備豐富的相關(guān)行業(yè)理論知識(shí),還應(yīng)具有豐富的操作經(jīng)驗(yàn)。否則,在檢測(cè)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)漏看一些顯微特征、錯(cuò)看某一成分等情況,從而降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2、人員要求高

對(duì)人員經(jīng)驗(yàn)要求很高,且機(jī)構(gòu)普遍缺乏此類專業(yè)人才。大部分機(jī)構(gòu)仍以人工靠經(jīng)驗(yàn)輔助識(shí)別鑒別為主。企業(yè)培養(yǎng)的檢驗(yàn)人員良莠不齊,對(duì)檢測(cè)結(jié)果的可控性和有效性存在風(fēng)險(xiǎn)。

3、圖片結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣

大部分圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣,如不同種類產(chǎn)品的分子結(jié)構(gòu)、組織形態(tài)差異細(xì)微,且可能受到生長(zhǎng)環(huán)境、處理方法等多種因素的影響。如何從復(fù)雜的顯微鏡圖像中準(zhǔn)確提取能夠有效表征圖像特征是首要挑戰(zhàn)。

4、小樣本訓(xùn)練挑戰(zhàn)

在圖像識(shí)別中,一些具有行業(yè)特性的樣本數(shù)量有限,同時(shí)部分圖像在微觀結(jié)構(gòu)上具有較高的相似性,這給傳統(tǒng)方式的模型訓(xùn)練和準(zhǔn)確識(shí)別帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

針對(duì)上述在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)遇到的挑戰(zhàn),三維天地公司引入了YOLO (You Only Look Once)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等專業(yè)技術(shù),構(gòu)建了軟硬件協(xié)同等一整套全新解決方案,從而利用三維可視化圖像AI識(shí)別軟件,幫助檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)快速且精確的圖像鑒別識(shí)別任務(wù)。

具體而言,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)負(fù)責(zé)圖像的預(yù)處理和特征提取工作;機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)則用于對(duì)提取的特征進(jìn)行分類和識(shí)別;而硬件部分則與檢測(cè)設(shè)備及工作站軟件無(wú)縫整合,顯著提升了圖像識(shí)別鑒別工作的便捷性。

二、可視化圖像AI識(shí)別軟件工作原理

1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集

選擇合適的設(shè)備:使用手機(jī)、高拍儀等設(shè)備拍攝目標(biāo)物體的圖像。確保設(shè)備的分辨率足夠高,以捕捉到細(xì)節(jié)。

多角度拍攝:從不同的角度拍攝目標(biāo)物體,以便模型能夠?qū)W習(xí)到物體在不同視角下的特征。

多樣本收集:確保收集到的樣本具有多樣性,包括不同的光照條件、背景、物體排列等,以提高模型的泛化能力。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

圖像標(biāo)注:如果是監(jiān)督學(xué)習(xí),您需要對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)明目標(biāo)物體的位置和類別。

圖像增強(qiáng):通過(guò)旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、調(diào)整亮度和對(duì)比度等方法增強(qiáng)圖像,以增加數(shù)據(jù)集的多樣性。

歸一化:將圖像數(shù)據(jù)歸一化到一個(gè)統(tǒng)一的范圍(例如0到1),以提高模型的訓(xùn)練效率。
尺寸調(diào)整:將所有圖像調(diào)整為相同的尺寸,以便輸入到模型中。

2.特征提取與選擇

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN):使用預(yù)訓(xùn)練的CNN(如VGG、ResNet、Inception等)提取圖像的高級(jí)特征。通過(guò)將圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中,提取中間層的特征表示。

通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率、F1-score等指標(biāo)評(píng)估模型性能,確保所選特征的有效性和準(zhǔn)確性。

3、模型構(gòu)建與訓(xùn)練

使用YOLO算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng),YOLO將圖像劃分為網(wǎng)格,并在每個(gè)網(wǎng)格中預(yù)測(cè)邊界框和類別概率。

通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練,提高識(shí)別準(zhǔn)確性和泛化能力。

4、驗(yàn)證與優(yōu)化

模型驗(yàn)證

交叉驗(yàn)證:使用交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型的性能,確保模型在不同數(shù)據(jù)子集上的穩(wěn)定性。

性能指標(biāo):

準(zhǔn)確率:計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率,評(píng)估其整體性能。

召回率和精確率:分析模型在不同類別上的召回率和精確率,確保模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)物。

mAP(mean Average Precision):對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),計(jì)算mAP以評(píng)估模型在不同IoU(Intersection over Union)閾值下的表現(xiàn)。

模型優(yōu)化

超參數(shù)調(diào)整:根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果,調(diào)整學(xué)習(xí)率、批量大小、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等超參數(shù),以提高模型性能。

數(shù)據(jù)增強(qiáng):增加數(shù)據(jù)集的多樣性,通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)(如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、顏色變換等)來(lái)提高模型的泛化能力。

模型集成:考慮使用模型集成方法,將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合起來(lái),以提高整體識(shí)別準(zhǔn)確性。

遷移學(xué)習(xí):如果數(shù)據(jù)集較小,可以考慮使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),以加速訓(xùn)練并提高性能。結(jié)合自動(dòng)化掃描技術(shù)自動(dòng)完成掃描、識(shí)別、分類、存儲(chǔ)、結(jié)果輸出。

三、實(shí)際應(yīng)用推廣

1.醫(yī)學(xué)影像診斷:

場(chǎng)景:引入學(xué)習(xí)模型(如U-Net、ResNet)進(jìn)行腫瘤檢測(cè)、分割和分類。

應(yīng)用:肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)、腦腫瘤分割、皮膚癌識(shí)別等。

2.材料科學(xué)和成分分析:

技術(shù):使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行圖像分割和分類。

應(yīng)用:分析電子顯微鏡圖像中的晶體結(jié)構(gòu)、識(shí)別材料成分等。

3.食品檢測(cè):

技術(shù):引入光譜分析和圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行成分分析和污染物檢測(cè)。

應(yīng)用:檢測(cè)食品中的農(nóng)藥殘留、辨別食品種類等。

4.環(huán)境監(jiān)測(cè):

技術(shù):引入遙感和無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行污染檢測(cè)和生態(tài)監(jiān)測(cè)。

應(yīng)用:監(jiān)測(cè)水質(zhì)污染、空氣質(zhì)量分析、土壤成分檢測(cè)等。

5.農(nóng)業(yè)檢測(cè):

技術(shù):引入無(wú)人機(jī)遙感圖像進(jìn)行作物病害檢測(cè)、作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。

應(yīng)用:檢測(cè)作物病害、監(jiān)控作物生長(zhǎng)狀況等。

6.生物識(shí)別:

技術(shù):引入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像特征提取和匹配。

應(yīng)用:人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等。

7.質(zhì)量控制:

技術(shù):引入機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行產(chǎn)品缺陷檢測(cè)和分類。

應(yīng)用:檢測(cè)產(chǎn)品表面瑕疵、自動(dòng)化生產(chǎn)線質(zhì)量控制等。

8.法醫(yī)學(xué):

技術(shù):引入圖像處理和特征匹配技術(shù)進(jìn)行DNA分析、痕跡鑒定。

應(yīng)用:法醫(yī)圖像分析、DNA序列比對(duì)等。

9.紡織品檢測(cè):

技術(shù):引入機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行圖像處理和特征提取。

應(yīng)用:檢測(cè)紡織品瑕疵、識(shí)別紡織品成分等。

圖像檢測(cè)鑒別面臨諸多挑戰(zhàn),而基于三維天地YOLO目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)下的三維可視化圖像AI識(shí)別軟件,則為這一難題提供了全新的解決方案。通過(guò)引入AI大模型技術(shù),不僅可以顯著提升檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性,還能減少對(duì)資深檢驗(yàn)員的依賴,從而降低機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)成本。讓我們攜手迎接AI大模型技術(shù)帶來(lái)的革新,使圖像檢測(cè)工作更加高效和精準(zhǔn)!

審核編輯 黃宇