AWS正式推出可用來偵測工業(yè)產(chǎn)品瑕疵的計算機視覺服務(wù)

AWS正式發(fā)布工業(yè)用計算機視覺服務(wù)Amazon Lookout for Vision，該服務(wù)使用計算機視覺偵測產(chǎn)品上的瑕疵，讓制造業(yè)與工業(yè)能夠自動化品質(zhì)檢驗工作。Amazon Lookout for Vision的特點是，其采用小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，因此用非常少的訓(xùn)練樣本，就可完成模型訓(xùn)練，找出產(chǎn)品中諸如裂縫、凹痕、錯誤顏色和不規(guī)則形狀等問題。

AWS提到，由于缺陷或是品質(zhì)不一致造成生產(chǎn)線停工，都會帶來昂貴的代價，因此企業(yè)必須花許多心力進(jìn)行品質(zhì)管理，而品質(zhì)管理通常需要人工檢查，這個工作不只無聊乏味，人工同時也容易產(chǎn)生錯誤。

而計算機視覺技術(shù)提升了識別瑕疵的速度和準(zhǔn)確性，但是要使用傳統(tǒng)計算機視覺解決方案并不簡單，企業(yè)需要自己構(gòu)建、訓(xùn)練、部署、監(jiān)控和微調(diào)計算機視覺模型，這過程繁瑣且耗時，AWS提到，因為這些原因，絕大多數(shù)企業(yè)無法使用計算機視覺瑕疵偵測系統(tǒng)。

為了解決這些痛點，AWS推出Amazon Lookout for Vision服務(wù)，提供用戶高精確度且低成本的異常偵測解決方案，該解決方案每小時都可以處理數(shù)千張的圖像，用戶可以將相機圖像發(fā)送到Amazon Lookout for Vision服務(wù)識別異常，找出像是產(chǎn)品表面損壞、組件缺失或是各種不正常的情況。

用戶僅需要提供30張可接受和異常狀態(tài)的圖像作為基準(zhǔn)，就可開始評估機器零件或是制成品，除了服務(wù)不需要大量訓(xùn)練資料，就可以檢測異常之外，該功能還能結(jié)合工業(yè)設(shè)置，執(zhí)行各種檢查任務(wù)。在分析資料之后，Amazon Lookout for Vision可以在服務(wù)儀表板，或是從即時API發(fā)出通知，以利用戶可在后續(xù)采取適當(dāng)?shù)奶幚怼?/span>

Amazon Lookout for Vision可以保持高精確度，即便工作環(huán)境變化，使得相機角度、姿勢和照明不一樣，Amazon Lookout for Vision也能精確地偵測瑕疵，用戶還可反饋異常偵測結(jié)果正確與否，觸發(fā)Lookout for Vision自動重新訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，以不斷改進(jìn)服務(wù)。

Amazon Lookout for Vision沒有前期承諾費用或是最低使用費用，用戶可以按小時支付實際訓(xùn)練模型以及偵測異常使用量。Amazon Lookout for Vision、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Monitron以及AWS Panorama，是AWS鎖定工業(yè)和制造業(yè)用戶，所新推出的一系列云計算和邊緣工業(yè)機器學(xué)習(xí)服務(wù)。