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摘要本文件規(guī)定了工業(yè)AI視覺外觀檢測系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、功能要求、性能要求和測試方法。

  【儀表網(wǎng) 儀表標(biāo)準(zhǔn)】按照中國電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會團體標(biāo)準(zhǔn)制修訂項目工作安排,標(biāo)準(zhǔn)起草組已完成《工業(yè)AI視覺外觀檢測系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》團體標(biāo)準(zhǔn)(項目號:CESA-2022-037)征求意見稿的編制工作。現(xiàn)按照協(xié)會《團體標(biāo)準(zhǔn)制修訂程序(試行)》的要求,公開征求意見。
 
  隨著人工智能時代的到來,工業(yè)AI視覺外觀檢測系統(tǒng)的技術(shù)解決方案,正在逐步融入制造業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)流程中,已經(jīng)有豐富的落地行業(yè)應(yīng)用,通過AI檢測技 術(shù),可以從自動缺陷檢測與物料分揀、虛擬量測與過程質(zhì)量控制、設(shè)備預(yù)測性維護,能源管理與能效優(yōu)化,生產(chǎn)與維護計劃的排程優(yōu)化等方面,助力工業(yè)企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)流程,提升生產(chǎn)效率。通過實時計算處理,統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)、存儲資源協(xié)同調(diào)度和優(yōu)化,滿足服務(wù)的低時延、應(yīng)用智能等方面的需求。為支持工業(yè)AI視覺外觀檢測技術(shù)的規(guī)模部署,需要推動工業(yè)AI視覺外觀檢測系統(tǒng)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化,以滿足工業(yè)生產(chǎn)流水線快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定,可復(fù)制的特點需求。
 
  本文件按照GB/T 1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則 第1部分:標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。本文件規(guī)定了工業(yè)AI視覺外觀檢測系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、功能要求、性能要求和測試方法。本文件適用于利用工業(yè)AI視覺檢測系統(tǒng)實現(xiàn)產(chǎn)品外觀缺陷檢測的規(guī)劃、設(shè)計、實施和檢測。
 
  圖像采集模塊:
 
  圖像采集模塊應(yīng)支持以下基本功能:a) 圖像采集模塊滿足一組成像設(shè)備抓拍或多組成像設(shè)備同步抓拍成像;b) 圖像傳輸支持TCP/IP、FTP、USB、CXP、GIGE、CAMLINKE等一種或多種傳輸協(xié)議;c) 圖像成像像素支持200萬、500萬、1200萬、2500萬等一種或多種分辨率;d) 圖像成像編碼格式支持Bayer8、RGB、YUV、RGB-D、Mono 8/10/12等一種或多種格式;e) 圖像成像文件格式支持jpeg、tiff等一種或多種格式;f) 圖像成像支持1位、8位、16位、24位、32位等;g) 圖像成像支持圖像融合或拼接處理;h) 圖像幀率滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用需求,支持20FPS以上;i) 圖像采集模塊宜支持圖像的ROI(Region of Interest)功能;j) 圖像采集模塊支持基礎(chǔ)參數(shù)的配置功能。
 
  AI 圖像處理平臺:
 
  AI圖像處理平臺應(yīng)支持以下基本功能:a) 對被測樣品成像圖片的外觀測量;
 
  b) 被測樣品的缺陷檢測,包括整體判定、缺陷區(qū)域定位、缺陷類型識別的能力;1) 整體判定能力:應(yīng)用機器視覺技術(shù)依據(jù)圖片或外觀信息,整體判斷工業(yè)生產(chǎn)品外觀是否有缺陷;2) 缺陷區(qū)域定位能力:對出現(xiàn)在工業(yè)產(chǎn)品上的缺陷進行位置定位。AI圖像處理平臺應(yīng)支持圖像上的兩種位置標(biāo)識方式,包括坐標(biāo)框級位置(記為box)、像素級位置(記 為mask),形狀可任意;3) 缺陷類型識別能力:能夠進行缺陷分類及識別其嚴重程度的能力,通常用缺陷分類準(zhǔn)確率、 缺陷程度識別準(zhǔn)確率來衡量;
 
  c) 缺陷類型識別支持對不同的缺陷加以區(qū)分,如通過置信度判定類別,分為有缺陷、無缺陷,其中當(dāng)判為外觀有缺陷產(chǎn)品時,歸為有缺陷,判為外觀無缺陷產(chǎn)品時,歸為無缺陷;支持對缺陷 的嚴重程度進行等級分類,缺陷程度等級可根據(jù)缺陷類別,從數(shù)量、深度、密度、可見性、面積、長度等維度來判定;
 
  d) 模型的訓(xùn)練和部署;AI算法模型的訓(xùn)練,宜在云端進行;
 
  e) 小樣本算法的迭代和更新。
 
  結(jié)果輸出模塊:
 
  結(jié)果輸出模塊應(yīng)支持以下基本功能:a) 評估檢測速度、檢測精度;檢測速度指系統(tǒng)檢測速度。檢測精度應(yīng)包括系統(tǒng)漏檢率、系統(tǒng)誤檢 率/過殺率、缺陷定位準(zhǔn)確率、缺陷分類準(zhǔn)確率、缺陷程度識別準(zhǔn)確率;b) 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,包括支持對已完成檢測的產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品缺陷的相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、對 比分析和趨勢分析;c) 關(guān)鍵成像數(shù)據(jù)、分析結(jié)果的結(jié)構(gòu)化或格式化處理;d) 關(guān)鍵成像數(shù)據(jù)、結(jié)果缺陷的可視化。
 
  運維管理模塊的功能要求:
 
  運維管理模塊應(yīng)支持如下基本功能: a) 缺陷統(tǒng)計功能:系統(tǒng)能夠統(tǒng)計輸出缺陷數(shù)量以及良率占比,并支持按照多種維度進行篩選統(tǒng)計。 篩選維度不限于指定具體時間段、模具編號、載臺工位編號、相機編號、拍攝點位編號、真實 位置編號等;
 
  b) 缺陷搜索功能:輸入一張具體點位圖以及指定缺陷,系統(tǒng)能夠返回歷史推理庫中所有相似缺陷 圖并按照相似度排序輸出。該功能一般包括兩種應(yīng)用,第一種是支持無特定編號零件的缺陷回 溯,當(dāng)下游反饋當(dāng)前零件漏檢,可以使用該系統(tǒng)回溯還原當(dāng)時推理日志。第二種是針對特殊特 征的缺陷進行數(shù)目統(tǒng)計,以幫助廠商了解物料情況,針對性改善工藝或出貨策略等;
 
  c) 在線調(diào)整功能:在系統(tǒng)應(yīng)用生產(chǎn)推理過程中,當(dāng)遇到特殊情況可以實時對系統(tǒng)閾值策略進行熱 更新調(diào)整。調(diào)整功能不限于按類別全局閾值調(diào)整、按類別特殊拍攝點位閾值調(diào)整、按類別特殊 點位中特定區(qū)域位置屏蔽等。閾值調(diào)整不限于對類別置信度閾值、類別面積閾值、類別計數(shù)閾 值、類別程度閾值等;
 
  d) 版本更新功能:系統(tǒng)應(yīng)支持版本切換熱更新。版本更新包括模型迭代更新、算法處理邏輯更新等;
 
  e) 成像一致性評估和成像監(jiān)控功能。(更多詳情請見附件)

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