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深度学习方法能否用于定量检测，比如特定缺陷长度的测量？2022-04-23 21:36:39我们也有做尺寸检测的案例，但并不是用深度学习来做的，而是利用像素的检测，通过物理的方法来做检测。在尺寸测量方面有许多非常传统的方法可以做的很好，不需要深度学习方法来做。回答
相关问答
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如何进行瑕疵模拟吗
2022-04-23 21:36:39模拟主要分为3个维度：第一是物理模拟，取一个正样本的屏，然后根据客户对瑕疵的描述，人为制造一个瑕疵；第二是根据光学成像的方案，做像素级别的扰动，光照明暗的变化，模拟光照的变化，也可获得一些训练集；第三... 阅读全文 〉
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小样本且面积较小的缺陷选择什么样的损失函数比较好？
2022-04-23 21:36:39这个要根据不同材质及瑕疵的表现来做，像是斑点的检测或划痕的检测，在药片中和镜片中是不一样的，要根据具体的情况做具体的分析。... 阅读全文 〉
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实际项目中有用到GPU吗？
2022-04-23 21:36:39铝塑泡罩检测和镜片检测都用到了GPU，有一些简单的案例可能用不到GPU，但我们的案例都用到了GPU。... 阅读全文 〉
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缺陷检测心鉴做到的最大覆盖尺寸是多少呢
2022-04-23 21:36:39最大尺寸是待检测区域宽度为1.2米，速度大概是每秒2米左右，这是我们落地对打的尺寸案例。... 阅读全文 〉
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关于这个镜片的瑕疵检测和半导体硅片上瑕疵检测有什么不同，技术上有革新吗？
2022-04-23 21:36:39目前心鉴智控在做的镜片检测，实在曲面玻璃上的检测，和硅晶片上的缺陷检测，在材质和缺陷类型上还是有差别的，这部分我们公司没有涉及，不好做进一步的评论。... 阅读全文 〉
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怎么评估一个项目是否适合用深度学习方案？
2022-04-23 21:36:39根据目前的实践，当瑕疵是不规则的，通常深度学习是一种可行的方法。... 阅读全文 〉
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小样本学习准确率怎么样？
2022-04-23 21:36:39我们的准确率，是受客户的要求来做的，通常可以做到95%以上的准确率。... 阅读全文 〉
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目前性能良好的网络普遍存在复杂度高，网络层数多的问题（如ResNet101），数据量少，会导致模型的表征能力弱，无法提取有效特征。
2022-04-23 21:36:39这是对的，这涉及到backbone的选择问题，我们通常选择速度快，精度比较小的模型，比如EfficientNet。... 阅读全文 〉
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深度学习方法是一种黑盒技术，开始时通过大量的输入，给定的结果来给黑盒一个稳定的处理，因此，训练样本越少，模型工作越不稳定。
2022-04-23 21:36:39纯粹的小样本是学术中的few-shot learning，我认为它是不适合工业缺陷检测的。... 阅读全文 〉
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现实场景中，可能还会出现一些不可预知的错误，所以怎么看待无监督方法在工业质检上的应用？
2022-04-23 21:36:39一般情况下，纯机器学习的无监督方法，我们做过测试，效果并不好，还是需要配合视觉特征学习的工程，因为工业缺陷检测领域会有明确的瑕疵定义，所以有监督学习的方法更适合。... 阅读全文 〉
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怎么看待学术界few-shot learning，few-shot segmentation在实际中的应用？
2022-04-23 21:36:39few-shot 太过于学术化，不适合于实际应用。实际生产过程中，有很多非算法的数据扩充增强方式，像人工制造样本，打光优化，传统和深度学习的组合，这是我们在铝塑泡罩检测或输液袋PM缺陷检测上的应用。... 阅读全文 〉
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数据量少不能反映缺陷数据本身的特性，所训模型能力有限，模型泛化能力弱。如：测试集和训练集数据差异性大，模型会检测不出来缺陷。
2022-04-23 21:36:39这个说法我同意，这是深度学习做缺陷检测非常常见的一个问题，所以需要有特征工程、打光等个角度配合，在结合小样本学习的数据扩充，就可以得到一个数据量相对充足且相对无偏的方法。当训练集和实际瑕疵的配比不吻合... 阅读全文 〉
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打光是否可以解决大部分的缺陷检测
2022-04-23 21:36:39这主要看检测的需求，打光和算法是相辅相成的，比如对于眼镜镜片检测来讲，这会涉及到20多种不同类型的瑕疵，尤其是镀膜的树脂镜片来说，它有不同的瑕疵，如果光学的方案不能捕捉到这些瑕疵，算法再厉害也无用，这... 阅读全文 〉
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小样本学习是否有落地？效果如何？
2022-04-23 21:36:39是有落地应用的，在铝塑泡罩检测产品中已经应用到小样本学习。关于铝塑泡罩产品，我们从2018年开始就开始推进这个项目，但有些缺陷发生的概率非常小，在十万分之一左右，当时并没有找到有效的解决方案，后续根据... 阅读全文 〉
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检测准确率达到95%以上，需要的样本量一般是多少？
2022-04-23 21:36:39这是实验的复杂度和数据的信噪比相关，常规来看，一般需要5k-10k，如果在此基础上扩充5倍到10倍，效果会比较理想，可以达到95%以上。... 阅读全文 〉
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老师能具体讲一讲算法中各参数的调整方法，数值和效果么？
2022-04-23 21:36:39这个问题属于论文的范畴，我们的方法都是基于实际的产线，都取得了不错的效果。... 阅读全文 〉
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针对小样本问题的三个解决方法，哪一种可以更好的解决实际问题？
2022-04-23 21:36:39我们发现分割和分类的算法效果是比较好的，可以解决实际的问题。 阅读全文 〉