阿丘科技「AI干貨補給站」推出系列文章——《工業(yè)AI視覺檢測項目入門指南》，這一系列內(nèi)容將AI視覺檢測項目的實施分為四個階段：制定計劃、數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建以及工廠驗收，分別闡述各階段的實施經(jīng)驗以及注意事項，為從業(yè)者提供知識積累，推動AI視覺應(yīng)用的穩(wěn)健落地。

本期亮點預(yù)告

傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)雖然在制造業(yè)中發(fā)揮著重要作用，但在處理一致性較差、形狀不規(guī)則的物體時，其應(yīng)用效果往往受限。而人工智能 (AI)，特別是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢，成為解決這一難題的新途徑。本文將著重闡述AI視覺檢測項目實施的第一個階段——制定計劃。

點擊文末“閱讀原文”，您將獲取以下內(nèi)容：

哪些應(yīng)用場景適合采用AI視覺檢測方案？

如何精準分析需求并設(shè)定合適的項目目標？

• 項目實施過程中，需要調(diào)配哪些資源？
• ……

文章摘要速覽

在制定計劃階段，項目團隊需深入剖析生產(chǎn)工藝流程，細致調(diào)研檢測需求，明確具體的檢測范圍和目標，同時評估深度學習技術(shù)能否有效達成這些既定目標。然后，選擇一個合適的項目作為切入點，進行小范圍的深度學習檢測方案驗證。團隊應(yīng)聚焦于那些傳統(tǒng)機器視覺算法表現(xiàn)不佳（如漏檢、過檢頻繁）的具體應(yīng)用場景，將其作為試點。

同時，項目目標的設(shè)定既不應(yīng)過于簡單而缺乏挑戰(zhàn)性，也不宜過于復(fù)雜以至于難以實施。團隊需細致梳理并分解各項檢測需求，結(jié)合具體的檢測標準和成像效果，全面評估AI技術(shù)的可行性。此外，構(gòu)建一個成功的深度學習項目，離不開對資源的精細規(guī)劃與配置，這不僅包括合理安排人員配置，確保團隊成員具備相應(yīng)的專業(yè)技能和知識；還需要準備充足的硬件資源，如高性能計算設(shè)備和圖像采集設(shè)備等。

最后，精準計算投資回報率（ROI）對于項目的成功至關(guān)重要。通過綜合考慮項目成本、預(yù)期收益等因素，企業(yè)可以更加明智地決策是否推進深度學習項目，從而確保資源的有效利用和項目的順利實施。