在工业4.0的浪潮下，工业企业亟需向高端化、自动化、智能化转型，以应对大批量精密产品的质量控制需求。这些产品对质量有着极高的要求，单凭传统机器视觉检测技术较难满足。

同时，随着大数据的不断涌现及计算机算力的稳步提升，深度学习迅速在人工智能领域崭露头角，相关模型也加速崛起，能够全面赋能产品的质量控制环节，引领人工智能领域发展新潮流。

Q1：什么是深度学习模型？

深度学习是基于神经网络的机器学习方法，其核心是神经网络模型，该模型由多层神经元构成，每层神经元将接收上一层的输入并进行处理，然后将输出传递到下一层。

深度学习模型则通常由多层神经网络组成，每一层都包含许多计算单元，这些计算单元之间具有权值连接。输入层是模型的第一层，它接收原始数据；输出层是模型的最后一层，它输出预测结果；中间的层称为隐藏层，隐藏层的数量和结构决定了模型的复杂度和表示能力。

通过深度神经网络模型能够对原始数据进行自动学习提取特征、建立复杂特征、学习映射并输出，还能在训练过程中不断优化所有层级。

Q2：深度学习模型具有哪些技术优势？

目前，深度学习模型在图像识别、自然语言处理等任务上取得了显著的成果，其具有的优势包括：

大规模数据处理能力：深度学习模型可以处理大规模的数据，通过大量的训练数据进行学习和训练，从而提高模型的准确性和泛化能力。

高度自动化：深度学习模型可以通过自动学习特征和模式，无需手动设计特征提取器，大大减少了人工干预的需求。

并行计算能力：深度学习模型可以利用并行计算的优势，通过GPU等硬件设备加速计算，提高模型的训练和推理速度。

Q3：在工业领域中，深度学习模型的训练会存在哪些问题？

虽然深度学习能够在监督下训练出表现优异以及具备一定泛化能力的模型，但是在工业领域中，随着感知环境和应用场景的变化，模型的训练会存在以下问题：

· 数据量不足。深度学习需要大量的数据进行训练，但受到设备、工艺等多因素的影响，能够获取到的数据量往往不足，从而影响深度学习效果。

· 模型通用性不佳。不同的设备、工艺之间存在差异，用一个模型去预测所有设备和工艺的状态往往效果不佳，因此需要针对不同的设备和工艺开发不同模型，大幅增加开发成本和难度。

· 模型实时性较弱。一旦出现故障，可能会带来严重后果，所以对模型实时性要求高。但现有的深度学习模型往往需要大量的计算资源和时间来训练和预测，难以满足实时性的要求。

· 模型难以解释。深度学习模型往往是一个黑盒，其决策和行为往往难以解释。工业领域的决策往往需要考虑到安全、质量等多方面因素，如果模型行为不可解释，则很难让人信服。

Q4：可以从哪些角度入手，解决深度学习模型训练存在的问题？

深度学习模型训练存在的问题的往往会限制深度学习技术落地实际场景。针对这些存在的问题，众多机器视觉企业深入研发，从多个方面进行技术探索，包括：

缺陷数据生成：利用人工智能技术自动完成缺陷仿真数据的生成，从而解决缺陷样本匮乏的问题。

降低样本数据依赖性：从小样本学习、迁移学习和异常检测，降低对缺陷样本数量的要求。

数据管理：通过数字化技术，实现多工位、多场景的数据系统化管控，降低人为因素对数据管控的影响。

大规模的数据集：利用大规模的数据集和计算资源来训练深度学习模型，从而提高模型的泛化性、鲁棒性和场景适应性。

数据标注：选择对于模型学习最有帮助的样本进行标注，减少人工标注工作量，提高标注效率。

多模态数据融合：多模态特征融合、基于图像数据流的特征融合等多方面进行技术探索，提升模型的泛化性能。

在工业领域，深度学习技术能够从多层次、复杂的数据中提取特征，从而实现图像识别等任务，在解决问题和产品换型方面的优势越来越明显。随着深度学习技术在机器视觉领域的不断发展和普及，许多企业大规模投入对深度学习技术的研发。

公司将深度学习算法引入机器视觉系统，通过神经网络学习不同场景的特征，建立不同的深度学习模型，从而实现分析更加复杂的图像并提高图像分析能力与检测效果。

公司自研的深度学习模型不仅能够适应不同的应用场景，还不需要人为指定特征，就可以自动提取数据中的特征，因此可以在处理各种不同的数据时取得良好的效果。更重要的是，该模型能够通过增加网络层数和节点数来提升模型的性能，从而应对更大规模的数据和更复杂的问题。

除深度学习模型外，公司为保持技术上的领先性，还坚持建立以深度学习技术为主的差异化优势，以研发、扩展核心技术为主要职责，深耕深度融合深度学习算法的机器视觉技术，自主研发了一系列算法，包括：

· 基于注意力机制的深度学习网络架构：采用多尺度分层扩展特征编码与全局注意力机制，解决了卷积神经网络的局部特征孤立问题，有效提升了深度学习模型的检出准确性与泛化性。

· AI缺陷生成技术：采用基于Stable Diffusion的生成式AI技术，通过小样本特征学习生成新缺陷，解决工业场景数据获取困难的问题，有效提升工业AI模型生产迭代效率。

· 多任务融合算法：深度融合图像算法与深度学习算法，实现图像算法的解释性和深度学习算法的通用性优势互补，支持多任务模型串并联执行，有效提升了算法的动态扩展能力。

不仅如此，公司还自研了2000+AI行业模型和上千个图像处理算法，在深度学习及图像识别与处理技术上也具备良好应用效果。

作为国家高新技术企业，公司多年来以“深度学习+传统机器视觉”为核心，不断提高企业的自主创新能力，沉淀了50+发明和200+软著认证，其中包含了深眸AI平台和深眸AI视觉引擎系统等深度学习相关软著认证。

目前，深度学习已经广泛应用于工业领域的各个场景，包括物体识别、缺陷检测、尺寸测量等环节。随着深度学习技术的提升以及检测数据的增加，只要稍加训练，深度网络的表现将会更加出色，深度学习技术也能快速获得对新产品的检测能力。

（部分图片来源网络，若有侵权请联系删除）