Steven's blog-- IT 個人分享: Amazon AI 瑕疵檢測雲 Lookout for Vision

Amazon Lookout for Vision (使用機器視覺發現產品缺陷，實現自動化的品質檢查)

Amazon Lookout for Vision 是一種機器學習 (ML) 服務，它使用計算機視覺 (CV) 技術來發現視覺表現中的缺陷和異常。借助 Amazon Lookout for Vision，製造業公司可以大規模快速發現對像圖像中的差異，從而提高品質並降低運營成本。例如，客戶可以通過 Amazon Lookout for Vision 發現產品中缺失的零部件、整車或結構上的損壞、生產線異常、晶圓中的細微缺陷以及其他類似的問題。 Amazon Lookout for Vision 使用機器學習技術，可以像人一樣發現並理解來自攝像頭的圖像，同時準確性更高，運用規模也遠遠更大。借助 Amazon Lookout for Vision，客戶將不再需要進行成本高昂且不穩定的人工檢驗，同時可以提高品質控制、缺陷和損壞評估以及合規性。您可以在幾分鐘內學會使用 Amazon Lookout for Vision，實現自動化的圖像和對象檢查，並且無需具備任何機器學習專業知識。

輕鬆快速改進流程

Amazon Lookout for Vision 讓您能夠輕鬆快速地在工業過程中大規模實施基於計算機視覺的檢驗。您只需為您希望執行視覺檢查的工序提供 30 張圖像，即可開始使用此功能。 Amazon Lookout for Vision 會自動創建一個模型並分析來自實時生產線監控攝像頭的圖像，發現與基準圖像之間的任何差異。

快速提高生產品質

借助 Lookout for Vision，您可以實時減少生產工序中的缺陷。此服務會識別並通過簡單易用的控制面板來報告可見的異常，讓您能夠快速採取措施，防止出現更多缺陷，從而提高生產品質並降低成本。

降低運營成本

Lookout for Vision 可以報告視覺檢查數據的趨勢，例如識別缺陷率最高的工序，或標記最近的缺陷數量變化。這讓您能夠確定是否需要安排工藝生產線的計劃維護，還是需要將生產轉移至其他設備，以避免成本高昂的計劃外停機。

初裝成本低

機器視覺系統需要使用專用的智能攝像頭，其成本高昂、安裝耗時。而藉助 Lookout for Vision，您可以將低成本的攝像頭（甚至已經安裝的攝像頭）變為支持機器學習的視覺檢驗攝像頭，但無需任何機器學習專業知識。

在嚴酷的條件下提供準確的結果

機器視覺系統通常需要高度受控的成像條件才能提供準確的結果。而藉助 Lookout for Vision，即使在自然光線變化以及出現工業環境內的其他條件時，您也能準確地發現缺陷。

持續提高準確度品質

經理或製程工程師可以在 Lookout for Vision 查看並驗證預測的缺陷。通過驗證後，將使用此反饋來更新機器學習模型，從而獲得更準確的結果並提高性能。

工作原理

第 1 步：採集生產線的正常和缺陷產品圖像，然後將這些圖像加載到 Amazon Lookout for Vision 控制台中。
第 2 步：將圖像標記為正常或異常，Lookout for Vision 會在幾分鐘內自動為您構建模型。向數據集添加圖像，從而優化模型以提高缺陷檢出率。
第 3 步：使用 Amazon Lookout for Vision 控制面板來監控缺陷並改進工序。
第 4 步：實現自動化的實時或批量視覺檢驗工序，並在發現缺陷時收到通知。
第 5 步：提供有關所識別產品缺陷的反饋，從而持續改進。