Mục lục

1. Thu thập dữ liệu hình ảnh
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Đào tạo và triển khai
4. Tinh chỉnh

Công nghệ thị giác máy đã xử lý các quy trình kiểm tra tự động như phát hiện lỗi, phân tích lỗ hổng, phân loại, đếm và xác minh lắp ráp trong công nghiệp. Những khám phá gần đây trong phần mềm thị giác máy tính đã nâng cao khả năng của hệ thống hình ảnh theo những cách mới và sáng tạo.

Với một hệ thống thị giác được thiết kế tốt và được cài đặt đúng cách, phần mềm có thể phát hiện ra các khuyết tật một cách đáng tin cậy. Chúng cũng có thể cải thiện hiệu quả, thông lượng và doanh thu của một tổ chức.

Hệ thống thị giác máy hoạt động bằng cách sử dụng một công cụ trí tuệ nhân tạo được gọi là học sâu, đào tạo các đối tượng bằng cách sử dụng các mẫu. Đào tạo dựa trên các mẫu này là cách nhanh nhất và hiệu quả nhất để xây dựng mô hình AI.

Các bước xây dựng mô hình AI trong 1 tuần

1- Thu thập dữ liệu hình ảnh

Quá trình thu thập dữ liệu là một bước quan trọng trong việc phát triển một mô hình AI. Chất lượng và số lượng của tập dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng ra quyết định của mô hình AI.

Việc thu thập dữ liệu ngay sau đó là một giai đoạn được gọi là chú thích hình ảnh, nơi AI được cung cấp một chỉ báo trực quan cho các vị trí và loại đối tượng cần phát hiện.

Ví dụ: trong một mô hình học sâu dành cho các bộ phận của ô tô, mọi bộ phận của ô tô trong hình ảnh phải được đặt trong một hộp và được dán nhãn như vậy. Có hai cách để tạo tập dữ liệu hình ảnh cho mô hình học sâu:

-  Đầu tiên là sử dụng tập dữ liệu hình ảnh công khai. Các bộ dữ liệu này có sẵn trực tuyến và được miễn phí sử dụng, chia sẻ và sửa đổi bởi bất kỳ ai. Chúng chứa hàng triệu điểm dữ liệu và chú thích có thể được sử dụng lại để đào tạo và tinh chỉnh mô hình Machine Vision.

-  Thứ hai là tạo một tập dữ liệu tùy chỉnh. Nó có thể được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thông qua máy ảnh hoặc bất kỳ thiết bị nào có cảm biến.

2- Chuẩn bị dữ liệu 

Chuẩn bị dữ liệu hoặc Tiền xử lý dữ liệu là quá trình biến đổi dữ liệu thô để làm cho nó có ý nghĩa hơn. Sau đó, nó có thể được chạy trên các thuật toán Machine Learning khác nhau để đưa ra dự đoán và khám phá thông tin chi tiết. Quá trình chuẩn bị dữ liệu được hoàn thành bằng cách giải quyết các vấn đề sau:

-  Bản ghi bị thiếu hoặc không đầy đủ - Mọi điểm dữ liệu cho mọi bản ghi trong tập dữ liệu không phải lúc nào cũng có mặt. Một số ô có thể có giá trị trống.

-  Các ngoại lệ hoặc dị thường - Xác thực dữ liệu kém, đặc biệt là khi lấy dữ liệu từ các nguồn không xác định, đôi khi có thể gây ra các giá trị không mong muốn trong phân phối.

-  Dữ liệu được định dạng không đúng - Một số dữ liệu có thể cần được trích xuất ở một định dạng hoặc vị trí khác. Vấn đề này được giải quyết bởi các chuyên gia tên miền tư vấn.

-  Giá trị không nhất quán - Khi nhiều nguồn được kết hợp để tạo thành một tập dữ liệu gắn kết, một số biến thể về giá trị có thể ở đó cần được chuẩn hóa.

-  Các tính năng hạn chế - Có thể có yêu cầu xây dựng các tính năng trong dữ liệu bằng cách kết hợp các tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Đối sánh mờ có thể phức tạp trong những trường hợp như vậy.

Chuẩn bị dữ liệu là cần thiết để tập dữ liệu có thể mang lại những hiểu biết hữu ích. Chuẩn bị dữ liệu tốt sẽ tạo ra dữ liệu sạch sẽ và được quản lý tốt để dẫn đến kết quả mô hình thực tế và chính xác.

3- Đào tạo và Triển khai 

Trong khi tạo ra một giải pháp học sâu, cả khía cạnh phần cứng và phần mềm phải được kiểm tra kỹ lưỡng để có được kết quả tốt nhất.

Về phần cứng, vị trí của mục tiêu, loại ánh sáng và hướng rơi, quang học và máy ảnh phải được xem xét. Việc tối ưu hóa các thành phần vật lý này có thể đơn giản hóa mọi sự phức tạp, giảm thiểu dữ liệu đào tạo và kích thước mạng cần thiết để khắc phục sự cố. Điều này chuyển thành đào tạo nhanh hơn trong quá trình phát triển và độ chính xác cao hơn trong quá trình triển khai.

Về phần mềm, hình ảnh đào tạo phải giống với hình ảnh suy luận nhất có thể. Các dự án có bộ dữ liệu nhỏ hơn có thể được hưởng lợi từ bước này và do đó có tác động lớn đến hiệu suất của mô hình .Đào tạo dữ liệu và triển khai mô hình không phải là bước cuối cùng của một hệ thống thị giác máy thành công. Cần có những sửa đổi liên tục để tăng hiệu quả của hệ thống.

4- Tinh chỉnh 

Việc tinh chỉnh hệ thống thị giác máy có thể được thực hiện để cải thiện độ chính xác của các kết quả dự báo. Điều này được thực hiện theo các bước sau:

-  Hiểu ý nghĩa của việc tinh chỉnh trong thị giác máy - Bước đầu tiên để tinh chỉnh mô hình MV là khám phá cách các thông số khác nhau nâng cao độ chính xác của mô hình. Tập dữ liệu được chia thành các biến phụ thuộc và độc lập và một hệ thống điều khiển vòng kín được thiết kế để kiểm tra ảnh hưởng của biến độc lập đối với hệ thống.

-  Hiểu cách thị giác máy của bạn hoạt động - Các hệ thống thị giác máy khác nhau có các hành vi khác nhau và do đó các phương pháp tiếp cận khác nhau trong đó cần phải tinh chỉnh. Để tiến hành quá trình tinh chỉnh, cần hiểu rõ về mô hình.

-  Tìm chỉ số điểm của bạn - Để cải thiện độ chính xác của mô hình, độ chính xác hiện có phải được ghi lại một cách thích hợp. Có nhiều thước đo để đo lường sự thành công của hệ thống thị giác máy. Nó có thể là điểm F1, Ma trận nhầm lẫn, R bình phương, v.v. Chọn một trong những bạn muốn cải thiện.

-  Liên tục điều chỉnh các tham số - Sau khi đã chọn chỉ số, nên tích hợp liên tục dữ liệu huấn luyện mới khi mô hình thị giác máy hoạt động để mô hình có thể huấn luyện với tất cả các biến thể có thể và tập dữ liệu lớn hơn.

Do đó, một hệ thống dựa trên học sâu có thể được thiết kế thông qua các bước sau:

-  Dữ liệu hình ảnh có thể được thu thập trong hai ngày và sau đó được chú thích cho mục đích đào tạo.

-  Việc chuẩn bị dữ liệu cũng có thể được thực hiện trong hai ngày bằng các kỹ thuật tiêu chuẩn hóa và tối ưu hóa.

-  Việc đào tạo và triển khai mô hình thị giác máy dựa trên học sâu có thể được thực hiện trong hai ngày, trong đó 1 ngày dành cho đào tạo và 1 ngày được sử dụng để tiếp xúc với mô hình trong hoàn cảnh công nghiệp và kiểm tra hiệu suất của nó.

Dựa trên hiệu suất này, việc tinh chỉnh được thực hiện trong 1 ngày và việc thực hiện mô hình hoàn thành trong một tuần.