人工智能如何彻底改变机器视觉：行业领导者的见解

人工智能正在改变机器视觉，使系统能够快速、准确地解释复杂的视觉信息，并学习和提高视觉识别能力。在多模态人工智能、生成模型和代理人工智能系统的驱动下，现代机器视觉正在从一套算法转向全栈智能感知生态系统。

通过超越严格的、基于规则的检查，转向可以使用少量样本图像进行训练的视觉系统，组织可以更快、更灵活地部署解决方案。这种发展正在推动关键行业取得可衡量的成果——使汽车制造商能够更早地检测装配缺陷，使航空航天公司能够以更高的精度验证复杂的组件，使半导体工厂能够实时识别微观异常，使医疗设备制造商能够确保一致性和合规性，使消费电子产品生产商能够加速大规模的质量控制。

在本专题中，我们邀请了三位行业专家——Teledyne DALSA 首席技术官 Eric Carey、康耐视高级视觉产品总监 Brian Benoit 以及 SICK, Inc. 北美销售总裁兼董事总经理 Ron Jubis——分享他们对人工智能对机器视觉的影响、新出现的挑战和最佳实践以及人工智能驱动的视觉检测的可信度的看法。

技术简介： 人工智能正在推动机器视觉领域发生哪些变革？这些变化如何重新定义不同工业领域的能力？

埃里克·凯里： 工业人工智能的发展代表着从严格的、基于规则的系统到自主的、代理智能的根本性转变。从历史上看，质量控制依赖于硬编码的图像处理算法，需要对每个缺陷进行手动编程——这是一个数学上精确但功能脆弱的定量过程。向深度学习的过渡引入了一种更加定性的方法，使机器能够模仿主题专家的细致入微的判断。通过对大量图像数据集进行训练，或者利用“黄金集”进行无监督学习，这些系统可以适应环境变量，例如变化的照明。为了克服现实世界异常的稀缺性，生成人工智能现在综合罕见缺陷的模拟来改进模型训练。我们现在正在进入代理人工智能时代，系统自动监控制造流程，以在问题发生之前预测并缓解问题。在工厂车间部署这些功能需要边缘人工智能，确保本地处理以消除延迟并保持实时运营弹性。

布莱恩·伯努瓦： 人工智能正在加速从严格的、基于规则的检测向视觉系统的转变，视觉系统可以通过少量样本图像进行训练，并适应产品外观、照明和包装的变化。先进的人工智能模型现在只需要在少量图像上进行训练，并且可以在配备 NPU 或 GPU 的紧凑型边缘设备上运行。因此，部署更快、更简单且更易于访问。在各个行业中，好处是巨大的。汽车、航空航天、半导体和消费电子产品依靠 AI 视觉进行高精度检查，而物流运营则使用它来处理大量 SKU 变化并实现自动追溯。随着工厂的数字化程度越来越高，人工智能视觉系统接受代表性图像和传感器数据的训练，从而推动更高水平的自动化、效率和质量。随着制造商面临日益增加的复杂性、劳动力限制和不断变化的供应链需求，全球的采用正在加速。

罗恩朱比斯： 人工智能正在推动机器视觉从严格的、基于规则的检查转向自适应的、示例驱动的系统。现代边缘设备可以直接在设备上训练和执行深度学习模型，从而降低设置复杂性并随着产品或流程的变化实现快速重新配置。这些进步支持高速分辨率检查，并允许具有不同技能水平的团队部署复杂的视觉应用程序。除了固定检测之外，人工智能支持的 3D 感知正在改善移动和户外机械的防撞和环境理解，展示了机器视觉融入跨行业安全、自主和工作流程优化的更广泛趋势。

技术简介： 深度学习和生成式人工智能的进步如何重塑机器视觉系统中的缺陷检测能力？

埃里克·凯里： 从基于规则的图像处理到深度学习的转变标志着制造敏捷性的关键飞跃。从历史上看，缺陷检测需要专业工程师手动编写严格的算法——这个过程既耗时又难以扩展。如今，深度学习模型已经使这一工作流程民主化，用快速、直观的训练周期取代了复杂的编码。这种转变加速了部署，并确保系统具有足够的多功能性，能够实时适应不断变化的生产参数。人工智能驱动的系统提供卓越的操作稳健性。传统的视觉系统非常脆弱，需要超一致的环境来避免漏报。相反，深度学习模型擅长处理现实世界的变化。通过对不同数据集进行训练，这些系统对环境波动具有固有的弹性，例如照明变化或微小的定位或缩放变化。从“像素完美”要求到适应性智能的转变确保了更高的精度和更少的维护，使我们能够专注于战略扩展而不是不断的算法重新校准。

布莱恩·伯努瓦： 机器视觉不再依赖于精心编程的规则。现代人工智能模型对特定于应用程序的图像进行训练（在线捕获、综合生成或两者兼而有之），因此它们可以处理实际的生产变化并以更高的一致性检测微妙的、难以定义的缺陷。因为它们通常只需要少量的真实图像，而生成式人工智能可以创建真实的变体，所以这些系统需要更少的大型标记数据集，并且可以更快地部署。深度学习还使检查更加准确和适应性强。它可以帮助系统区分关键缺陷和无害的外观变化，在高速生产线上可靠运行，并在照明、包装或材料发生变化的情况下保持精度。通过更早地识别新出现的模式，人工智能驱动的检查变得更具预测性和主动性。随着这些功能的不断成熟，制造商可以通过更智能、更有弹性的质量控制实现更高的产量、更少的误报和更高的效率。

罗恩朱比斯： 缺陷检测利用深度学习来识别传统规则难以处理的微妙、可变或不规则的缺陷模式。行业研究表明，现代神经网络正在提高不同缺陷尺寸和纹理的准确性和鲁棒性。生成式人工智能通过减少对大型标记数据集的依赖，进一步提高性能，从而能够针对罕见缺陷类型进行学习和合成数据创建。综合起来，这些趋势正在减少误报、改进特征定位，并使边缘计算平台上的实时检查更容易实现。

技术简介： 随着制造商集成 3D、高光谱和基于边缘的 AI 视觉系统，在确保跨传统 OT/IT 环境的数据可靠性、延迟控制和系统互操作性方面会出现哪些挑战？

埃里克·凯里： 3D 和高光谱成像的集成生成高维数据集，从而呈指数级增加数据吞吐量要求。虽然云平台提供了处理如此大量信息的规模，但它们达不到实时工业运营所必需的毫秒延迟要求。因此，基于边缘的架构必须部署在靠近传感器的地方，以确保立即处理。然而，这种转变暴露了传统工业系统的基本限制，这些系统并不是为高速数据流而设计的。这种不匹配通常会导致网络拥塞和边缘计算节点的潜在过载。此外，传统硬件和现代视觉系统之间仍然存在显着的协议差距。桥接这些需要复杂的数据适应——通过专门的协议转换器对齐不同的格式、时间戳和命令信号。有效管理这些互操作性挑战对于保持运营弹性并确保先进的机器视觉能够在遗留环境中成功扩展至关重要。

布莱恩·伯努瓦： 集成 3D、超光谱和基于边缘的 AI 视觉系统带来了数据可靠性、实时延迟以及与传统 OT/IT 基础设施的互操作性方面的真正挑战。高维传感器数据需要紧密同步的管道，以确保检查见解与生产控制保持一致，尤其是在高速环境中。边缘处理减少了延迟，但也增加了对严格校准、标准化接口和一致模型生命周期管理的需求，以保持跨班次、条件和设施的准确性。更大的障碍是，许多遗留系统并不是为了处理现代人工智能愿景所需的数据量、安全期望或确定性而构建的。解决这个问题需要可扩展的工业网络、通用通信协议以及将工厂运营与企业系统联系起来的结构化数据层。当这些基础就位时，制造商可以自信地部署先进的视觉系统，而无需中断现有的工作流程。

罗恩朱比斯： 制造商面临着对这些功能的更高要求。随着工厂越来越多地将传统现场总线系统与基于以太网的新型架构融合在一起，这一点尤其重要。 SICK 在这一领域的作用集中于设计在边缘本地运行的传感器和视觉平台，同时支持这些新兴的工业互操作性标准。我们的传感器使用标准工业以太网、CAN、REST API 和其他通信协议，帮助将基于人工智能的先进检测或 3D 感知与现有自动化环境连接起来。这确保制造商可以采用更高复杂性的视觉系统，而不会破坏现有的控制架构。

技术简介： 人工智能驱动的检查和异常检测系统以何种方式影响工厂车间决策，工程团队如何验证这些模型以满足严格的质量、安全和监管要求？

埃里克·凯里： 机器视觉正在从被动的生产后检查转变为过程控制的动态驱动器。除了识别缺陷之外，现代人工智能系统还可以分析生产趋势以检测细微的过程偏差，从而实现主动预测性维护策略，从而最大限度地减少停机时间并优化产量。然而，人工智能的概率性质带来了关键的监管和运营障碍。由于模型生成置信度分数而不是二元确定性，因此可解释性对于合规性至关重要。热图等工具通过可视化拒绝决策背后的理由来提供必要的透明度，而模棱两可、低置信度的案例则被发送给主题专家进行人机参与验证。此外，持续学习模式的实施面临着巨大的认证挑战。在受监管的环境中，任何模型更新都可能触发强制重新认证过程，即使底层硬件保持静态也是如此。解决迭代人工智能优化和严格的工业标准之间的紧张关系现在是保持创新和运营合规性的首要任务。

布莱恩·伯努瓦： 实时人工智能检查使工厂车间生产团队能够更早地了解新出现的问题，从而能够更快、更明智地做出决策。在精度和可追溯性至关重要的行业中，这种早期洞察有助于在潜在的质量问题达到关键阈值之前识别它们。人工智能驱动的异常检测无需等待生产线末端检查，而是会在异常模式发生时发现异常模式，从而使制造商能够更快地进行干预。这些信号还加强了维护计划、调度和整体过程的稳定性。为了验证这些模型并确保一致性，工程团队正在结合统计测试、交叉验证、保留数据集和实际生产试验。这些检查的输出必须是可测量、可重复和可审计的。通过将人工智能嵌入到现有的质量和变更控制流程中，并确保模型可解释且有详细记录，制造商不仅可以获得人工智能带来的改进的生产成果，还可以获得工厂级决策所需的信任。

罗恩朱比斯： 人工智能将工厂车间决策从定期检查转变为持续的零件级评估。通过生成实时分类或异常分数，机器视觉越来越多地支持即时遏制、自动调整和质量可追溯性。对于移动和自主系统，基于人工智能的人员/物体检测增加了环境意识，从而提高了操作安全性。工程团队通过数据代表性检查、影子模式操作和生命周期文档来验证这些模型。持续监测偏差和可解释性评估正在成为满足质量、安全和监管期望的一部分。

技术简介： 您认为有哪些新兴的最佳实践或标准可以帮助制造商在人工智能驱动的视觉检测中建立透明度和可信度？

埃里克·凯里： 新兴的 ISO 标准越来越多地定义人工智能治理的格局，需要透明且可靠的部署框架。一个关键的最佳实践是可解释的人工智能（XAI）；利用热图等工具，系统可以可视化推动决策的特定像素，然后主题专家可以审核其准确性。此外，影子测试提供了低风险的验证路径。通过在“静默”模式下与传统视觉系统一起运行人工智能，组织可以将人工智能自动化决策与既定基准进行比较。这确保了模型的可靠性，并在主动部署模型来控制制造过程之前建立操作信任。

布莱恩·伯努瓦： 随着人工智能视觉变得更加强大且更容易部署，最佳实践不断涌现。它从严格的数据集治理和可重复的培训管道开始：记录数据源、在不同的现实条件下验证模型以及维护可追踪的更改日志以支持可审计性。制造商还扩展了既定的质量框架，包括基于 ISO 的系统，以纳入人工智能特定的生命周期控制。人机交互检查点仍然很重要，特别是在早期部署期间或在具有安全或监管影响的应用程序中。清晰的异常报告和可解释性工具可帮助操作员了解系统做出特定决策的原因。行业团体也在做重要的工作，围绕工业环境中负责任和可解释的人工智能制定指导方针。

罗恩朱比斯： 国际标准化组织 (ISO) 和美国国家标准技术研究所 (NIST) 等组织正在转向正式的人工智能治理框架，以确保基于人工智能的检查系统透明且可审计。 ISO/IEC 42001 建立了负责任的人工智能部署的管理系统方法，解决数据质量、风险控制和可追溯性等问题。 ISO/IEC 5338 提供结构化生命周期指南，强化数据集文档、测试协议和变更管理等实践。此外，NIST 的人工智能标准工作还增加了有关性能评估、偏见缓解和安全实施的进一步指导。在各个行业中，这些框架正在成为建立自动化检查监管信心的基础。

技术简介： 人工智能驱动的机器视觉已经远远超越了传统制造业，目前正在航空航天、汽车和电子等领域得到采用。目前哪些行业在部署人工智能驱动的机器视觉系统方面处于领先地位？您认为这种采用率在未来五年内会增加吗？

埃里克·凯里： 电子和半导体行业处于人工智能驱动的机器视觉应用的最前沿，这是为了识别微观缺陷而需要高分辨率成像。在利润微薄的行业中，通过在制造过程早期进行精确检测来提高产品产量，可以显着提高整体盈利能力。在汽车行业，人工智能广泛部署在装配线上，用于基于 3D 的零件对齐和自动化油漆质量检查。此外，该行业正在转向高级驾驶辅助系统（ADAS），该系统利用人工智能将车辆转变为实时分析道路环境的移动机器视觉设备。虽然大多数制造业正在逐渐将人工智能融入其工作流程，但电子、半导体和汽车目前处于领先地位。它们的早期采用强调了更广泛的工业转变，其中智能视觉系统不再是可选的，而是对于在高精度、大批量生产环境中保持竞争优势至关重要。

布莱恩·伯努瓦： 上述提到的行业——以及半导体、包装和大批量物流——在其复杂的装配工艺和高精度需求的推动下，正在引领采用。汽车制造商使用人工智能视觉大规模验证安全关键组件。航空航天公司将其应用于表面检查和可追溯性。半导体和电子产品生产商依靠它进行晶圆、芯片和精细特征检查。物流运营使用智能扫描来提高吞吐量并实现端到端的可追溯性。未来五年，采用范围将会扩大并加速。神经网络架构和紧凑边缘设备的进步将使人工智能视觉变得越来越容易部署。领先行业将加深对它的依赖，随着数据需求的减少和系统更好地适应现实世界的变化，生命科学、可再生能源和快速消费品的采用将会扩大。更低的成本和更简单的集成将吸引更小的制造商加入，使人工智能驱动的视觉成为现代工业自动化的基础层。

罗恩朱比斯： 在严格的质量要求、高生产量以及紧密集成的生产线中预测性维护的需求的推动下，汽车、电子和半导体制造继续引领人工智能机器视觉的采用。汽车工厂正在加速使用人工智能检测和感知系统，作为向自主生产单元和日益灵活的装配流程更广泛转变的一部分。在整个行业中，人工智能正在集成到焊接检测、表面评估、装配验证和下线质量检查中，所有这些都受益于深度学习和实时反馈循环。

本文由 SAE Media Group 编辑总监 Chitra Sethi 撰写。欲了解更多信息，请访问 www.teledynedalsa.com、www.cognex.com 和 www.sick.com。