Detecção de defeitos com análise de imagem

Introdução

A classificação de imagens é uma área popular da inteligência artificial. Uma aplicação da classificação de imagens que já é usada no setor é a detecção de problemas de qualidade em linhas de montagem durante a fabricação. Em uma linha de produção típica, os componentes percorrem a linha de montagem de uma estação para outra e, ao final dela, um inspetor intervém para procurar problemas, em um processo manual e sujeito a erros. A classificação de imagens controlada por IA reduz o esforço humano e classifica automaticamente as imagens entre aprovadas e reprovadas. Isso aprimora não apenas a eficiência dos operadores humanos em seu processo de validação, mas também a qualidade geral do processo de fabricação.

Preparar dados

Ao preparar seus dados para uma solução de classificação de imagens, você precisará de dois conjuntos de imagens para treinar seu modelo: um conjunto de imagens para representar exemplos de aprovação e outro para representar as reprovações. Essas imagens podem ser selecionadas de um conjunto de dados genérico, como o Kaggle, ou criadas de modo personalizado para sua empresa. Considere a possibilidade de ter imagens homogêneas, por exemplo, um conjunto de arquivos JPG de tamanho similar na mesma resolução de escala. A preparação dos dados também exige a divisão das imagens em conjuntos de treinamento e validação.

Crie e treine

Depois que você tem um conjunto homogêneo e organizado de imagens, os dados são lidos em um mecanismo de análise. As redes neurais e o aprendizado de transferência são boas maneiras de lidar com os dados de imagem em soluções de IA. O aprendizado de transferência permite que você use modelos treinados que já sabem como classificar uma imagem. Um modelo existente pode executar uma determinada tarefa muito bem, por exemplo, detectar pessoas ou gatos. No entanto, a tarefa para a qual ele foi treinado provavelmente difere do cenário específico para o qual você está resolvendo. Treinar novamente um modelo existente geralmente é mais rápido do que começar do zero. Portanto, o aprendizado de transferência reduz consideravelmente o processo de treinamento. Por fim, na classificação de imagens, uma rede neural é, às vezes, emparelhada com um modelo secundário para fornecer a previsão final. Por exemplo, uma arquitetura de rede neural convolucional com 50 camadas ocultas pode ser usada para processar a imagem. Emparelhe-a com uma árvore de decisão aumentada para classificar a imagem como aprovada ou reprovada.

Implantar

Depois que um modelo de classificação de imagens treinado estiver pronto, o modelo poderá ser implantado como um serviço Web com um ponto de extremidade REST. Painéis de análise e alertas podem chamar o serviço Web para obter informações e previsões. Já que o processamento de imagens tende a ser caro em termos computacionais, muitas soluções semelhantes usam implantações de cluster baseadas em nuvem que podem ser dimensionadas quando necessário. Um serviço como o Azure Machine Learning pode ajudar com isso, criando um ponto de extremidade REST facilmente implantado em um cluster do Kubernetes do Azure.

Os clientes estão fazendo coisas excelentes com IA