质量控制是制造工作流程中至关重要但往往效率低下的部分。机器视觉能够最终靠自动化部分或全部缺陷检查来提供帮助，但它不能单独提供最重要的改进。您一定要了解并完善机器视觉检验测试过程，以使该技术产生有意义的结果。
像人工智能技术一样，机器视觉令人印象非常深刻，但它只是一个工具。它的效果如何取决于最终用户如何应用它。考虑到这一点，以下是将机器视觉系统集成到缺陷检验测试中的五个关键步骤。
机器视觉检测流程的第一步是明确哪些情况构成缺陷。人工智能不像人类那样灵活，也不具备细致入微的思考能力，因此就需要具体的指导原则。首先，列出所有需要检查的缺陷，例如凹痕、划痕或部件错位。
只有 53% 的人工智能项目能完成原型阶段，而缺乏远见或专注往往是核心问题。因此，您应该尽可能精确地定义缺陷。务必涵盖质量保证人员之前遇到的所有缺陷案例，以及所有可以举例说明的可能场景。
有效的缺陷识别依赖于了解合格产品和不合格产品的外观。您必须清晰地定义这两类产品，以便为后续的训练和数据收集提供参考。
接下来，确定哪种技术与您的需求最相关。您在第一阶段对缺陷的定义应该能帮助您更轻松地了解所需的机器视觉系统类型。
如果您只需要检查透明或半透明瓶子的液位，一个简单的光传感器就足够了。如果您必须检查汽车后视镜是不是真的存在各种表面缺陷或错位，则需要一个更强大的系统，该系统包含摄像头或多个激光传感器。
选择合适的技术也适用于软件。错误的超参数调优方法会明显影响您的结果，使用错误的机器学习模型也会产生同样的效果。您在大多数情况下要与外部人工智能专家合作，以帮助您找到最合适的解决方案。
照明是另一个重要的考虑因素。所有视觉检测都依赖于光线，因此您必须要提供合适的环境，以增强所需识别对象的对比度，并最大限度地减少其他元素的影响。
理想的照明环境因您的具体系统而异。确定您的视觉系统分析的波长，然后寻找能够突出这些波长的照明设备和能够消除其他波长噪声的滤光片。在所有情况下，请使用不透明的遮挡物遮挡阳光，因为阳光会覆盖所有波长，进而影响检测结果。
光源方向与光的类型及其强度一样重要。测试并比较不同的角度——从背光到正面照明，再到使用多光束——以找到最适合您系统的角度。
机器视觉检测流程的下一个阶段是构建和训练您的机器学习模型。此步骤中最重要的考虑因素是您输入系统的数据。低质量的数据每年给组织造成 129 亿美元的损失，因此提供足够可靠的信息至关重要。
这里的重点是拥有足够多的、信息丰富的缺陷和合格产品示例。从实际在做的工作流程中收集样本将获得最佳结果，但如果手头没有一点记录，您可以故意创建缺陷作为示例。尽可能全面，提供每种缺陷的多个样本。
这些数据必须与机器视觉系统实际分析的格式相同。如果您正在训练实时视频分析模型，请输入实时视频，而不是静态图像。使用与实际实施中相同的数据类型、特定文件类型、组织格式和主题。
最后，您必须衡量机器视觉检测流程的成功率。根据您的目标确定相关的KPI来衡量结果，然后在实施机器视觉之前测量您当前的系统。这些读数将为您提供未来比较的基准。
在使用新系统时，请根据相同的KPI做测量。将这些结果与初始基准作比较，看看流程是怎么样改进的。如果没有改进，请问原因；如果有改进，请调查哪几个方面最成功。
随着错误的出现，您在大多数情况下要跟着时间的推移一直在改进您的机器视觉系统。这些调整可能是硬件或算法训练的问题，但无论哪种情况，都需要持续的审查，以便您能够尽快适应。
如果应用得当，机器视觉可以明显提高缺陷检验测试的速度和准确性。遵循以下步骤对于充分的利用这项技术至关重要。
机器视觉检测流程可能很复杂，因此就需要大量的规划才能够有效地实施。若企业了解这些要求并谨慎对待机器视觉，他们就能获得巨大的投资回报。
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