深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的瓶頸，成為了機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究中較先進(jìn)的技術(shù)之一。同時(shí)，它大大地促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，受到世界各國(guó)相關(guān)領(lǐng)域研究人員和高科技公司的重視。

　　SICK作為工業(yè)用智能傳感器和傳感技術(shù)解決方案的主要制造商之一，已將深度學(xué)習(xí)作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要部分。SICK自主研發(fā)的軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)AppSpace，可將PC端上開(kāi)發(fā)好的應(yīng)用程序直接下載到智能傳感器中，并且能在傳感器中快速執(zhí)行，其中就包括深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。基于SICK AppSpace的深度學(xué)習(xí)功能主要包括：分類、異常檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤及語(yǔ)義分割，這些功能可為絕大部分工業(yè)視覺(jué)復(fù)雜類檢測(cè)應(yīng)用提供解決方案。

　　深度學(xué)習(xí)之分類功能

　　圖像分類是機(jī)器視覺(jué)中一個(gè)基礎(chǔ)的任務(wù)，同時(shí)也是一項(xiàng)頗具挑戰(zhàn)的任務(wù)。其難度主要在于：

　　1 復(fù)雜背景的干擾

　　圖1. 車(chē)與飛機(jī)在復(fù)雜背景中的分類

　　2 同一類別具有各種無(wú)法預(yù)測(cè)的差異，特征提取難度大

　　圖2. 質(zhì)檢為合格的同一類螺紋

　　3 用于區(qū)分不同類別的特征具有一定的模糊性，容易導(dǎo)致誤判

　　圖3. 質(zhì)檢為不合格（左圖）與合格（右圖）的螺紋

　　深度學(xué)習(xí)技術(shù)在特征表示上具有較大的優(yōu)越性，能很好的解決上述3大問(wèn)題，并在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中得到了落地。

　　SICK基于自主研發(fā)的AppSpace平臺(tái)，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)部署于云端（點(diǎn)擊進(jìn)入云端）以及智能相機(jī)InspectorP6xx（如圖4所示）系列中，為用戶提供簡(jiǎn)潔、高效、高性能的解決方案，整個(gè)方案僅包括3塊簡(jiǎn)單的流程，如圖5所示：

　　圖4. 智能相機(jī)InspectorP6xx系列

　　圖 5. 深度學(xué)習(xí)解決方案流程

　　案例詳解

　　需求：檢測(cè)螺紋質(zhì)量，合格的輸出OK，不合格的輸出NG

　　解決方案具體流程如圖6所示：

　　圖 6. 解決方案詳細(xì)流程

　　成功案例：

　　圖 7. 塑料瓶質(zhì)量檢測(cè)

　　圖 8. 焊接質(zhì)量檢測(cè)及分類

　　圖 9. 螺絲有無(wú)檢測(cè)

　　深度學(xué)習(xí)之異常檢測(cè)功能

　　基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法可以降低傳統(tǒng)人工質(zhì)檢的成本，并且大大提高了檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確性，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)場(chǎng)景中。

　　但是一些深度學(xué)習(xí)的方法依然存在著以下缺點(diǎn)：

　　1. 需要大量的訓(xùn)練樣本；

　　2. 收集大量有缺陷的樣本更為困難，因?yàn)閷?shí)際生產(chǎn)中有缺陷的樣本數(shù)量很少；

　　3. 需要人工進(jìn)行繁瑣的缺陷標(biāo)注。

　　SICK基于自主研發(fā)的AppSpace平臺(tái)，將具有異常檢測(cè)功能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)完全部署在智能相機(jī)InspectorP6xx（如圖4所示）系列中。即，InspectorP6xx系列是集成了數(shù)據(jù)采樣、訓(xùn)練、檢測(cè)于一體的智能相機(jī)。

　　該技術(shù)具備以下優(yōu)點(diǎn)：

　　1. 無(wú)需使用額外的工控機(jī)（PC）進(jìn)行訓(xùn)練，在智能相機(jī)內(nèi)部即可實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練；

　　2. 只需收集少量正樣本，即，被認(rèn)為是合格的樣本圖像，最少僅需要2張樣本，而最多不能超過(guò)100張；

　　3. 無(wú)需收集有缺陷的樣本；

　　4. 無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注。

　　案例詳解

　　需求：檢測(cè)芯片電路板中是否存在異物，若有，則標(biāo)出異物的位置。

　　解決方案具體流程如圖10所示：

　　圖 10. 解決方案詳細(xì)流程

　　成功案例

　　材料表面無(wú)劃痕（左）有劃痕（右）

　　圖 11. 劃痕檢測(cè)

　　圖 12. 電路板異常檢測(cè)

　　圖 13. 裝配檢測(cè)

　　結(jié)束語(yǔ)

　　SICK工業(yè)智能傳感器在多個(gè)行業(yè)的不同場(chǎng)景中被廣泛使用著，而集成了SICK AppSpace深度學(xué)習(xí)功能的智能相機(jī)，可以為大部分工業(yè)視覺(jué)復(fù)雜類檢測(cè)應(yīng)用提供簡(jiǎn)潔、快速、高效以及穩(wěn)定的解決方案。

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