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[導(dǎo)讀]Amazon Lookout for Vision在圖像和視頻流上使用亞馬遜云科技訓(xùn)練的計算機視覺模型,以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或生產(chǎn)過程中的異常和缺陷,目前使用Lookout for Vision的用戶和合作伙伴包括GE醫(yī)療、亞馬遜和Balser等

近日,亞馬遜云科技宣布Amazon Lookout for Vision正式可用,這是一項全新服務(wù),使用計算機視覺和先進的機器學(xué)習(xí)能力分析圖像,以發(fā)現(xiàn)制造過程中產(chǎn)品或流程的缺陷和異常。通過一種名為“小樣本學(xué)習(xí)(few-shot learning)”的機器學(xué)習(xí)技術(shù),Amazon Lookout for Vision可使用低至30張基準圖像為客戶訓(xùn)練模型。使用Amazon Lookout for Vision,客戶可以快速開始檢測產(chǎn)品的制造和生產(chǎn)缺陷(例如裂紋、凹痕、不正確的顏色、不規(guī)則形狀等),防止這些成本高昂的瑕疵進入到運營環(huán)節(jié)甚至送達客戶手中。結(jié)合Amazon Lookout for Equipment、Amazon Monitron和Amazon Panorama,Amazon Lookout for Vision為工業(yè)和制造業(yè)客戶提供最全面的從云端到邊緣端的工業(yè)機器學(xué)習(xí)服務(wù)套件。有了Amazon Lookout for Vision,無需考慮預(yù)先承諾或最低費用,客戶可按小時支付實際使用服務(wù)的費用,以訓(xùn)練模型以及檢測異?;蛉毕?。

在當(dāng)今的制造業(yè)中,由于遺漏的缺陷或質(zhì)量不一致問題而導(dǎo)致的生產(chǎn)線停產(chǎn),每年會讓企業(yè)蒙受數(shù)百萬美元的成本超支和營收損失。為了避免這些代價高昂的問題,工業(yè)企業(yè)必須保持不懈的努力,以確保質(zhì)量控制。工業(yè)過程中的質(zhì)量保證通常需要靠人工檢查,即便在最好的情況下,這一過程仍是費時且不能保證不一致,而在最壞的情況下則幾乎變得不可行。計算機視覺可以帶來持續(xù)識別缺陷所需的速度和精度,然而,傳統(tǒng)的計算機視覺解決方案可能很復(fù)雜。從頭開始構(gòu)建計算機視覺模型需要為制造過程中的每個元素精心標(biāo)記大量圖像。然后,數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊需要構(gòu)建、訓(xùn)練、部署、監(jiān)控和微調(diào)計算機視覺模型,以分析產(chǎn)品檢查過程中的每個獨立階段。即使是微小的制造過程變化(如缺貨部件替換為另一個同等部件,更新產(chǎn)品規(guī)格或改變照明),便意味著需要再訓(xùn)練和重新部署單個模型,或者是生產(chǎn)過程中下游的其它模型,很明顯,這冗長而復(fù)雜,費力費時。由于這些障礙,計算機視覺驅(qū)動的視覺異常系統(tǒng)仍然是絕大多數(shù)公司無法觸及的。

Amazon Lookout for Vision為客戶提供了一種高精確度、低成本的異常檢測解決方案,使用計算機視覺每小時處理數(shù)千張圖像來發(fā)現(xiàn)缺陷和異常,而無需具有機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗。客戶將相機圖像實時發(fā)送到Amazon Lookout for Vision,以識別異常情況,如產(chǎn)品表面損壞、部件丟失和生產(chǎn)線上的其它異常情況。利用“小樣本學(xué)習(xí)(few-shot learning)”的機器學(xué)習(xí)技術(shù)(機器學(xué)習(xí)模型能夠基于非常少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分類),該服務(wù)只需低至30張可接受的和異常狀態(tài)的圖像作為基準,便可開始評估機器零件或制成品。除了能夠在不需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下檢測異常之外,該功能還使服務(wù)能夠適應(yīng)各種工業(yè)環(huán)境下的檢查任務(wù)。在分析數(shù)據(jù)之后,Amazon Lookout for Vision會通過服務(wù)儀表板或“DetectAnomalies”實時API報告與基準不同的圖像,以便采取適當(dāng)?shù)男袆印mazon Lookout for Vision足夠精細,能夠在工作環(huán)境中實現(xiàn)相機角度、姿勢和照明的高精度調(diào)整??蛻暨€能夠?qū)Y(jié)果提供反饋(例如預(yù)測是否正確地識別了異常),Lookout for Vision將自動重新訓(xùn)練底層模型,不斷改進服務(wù)。該特性讓技術(shù)可以充分適應(yīng)制造過程中的變化,甚至根據(jù)客戶反饋了解何時允許或不允許變化。這意味著客戶可以更加靈活,根據(jù)其自身競爭優(yōu)勢或影響其運營的外部因素,適時調(diào)整流程。

“無論客戶是給冷凍披薩配料還是為飛機制造精確校準的零部件,我們都清楚地了解,保證到達終端用戶的產(chǎn)品都是高質(zhì)量的,是他們業(yè)務(wù)的根本。雖然這似乎是顯而易見的,但確保工業(yè)流程的質(zhì)量控制實際上非常具有挑戰(zhàn)性?!眮嗰R遜云科技機器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian表示,“我們很高興能為所有規(guī)模和行業(yè)的客戶提供Amazon Lookout for Vision,幫助他們進行快速而經(jīng)濟的大規(guī)模檢測缺陷,節(jié)省時間和金錢,同時確保其消費者所依賴的質(zhì)量,而這一切無需機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗?!?

Lookout for Vision可以直接通過Amazon Web Services控制臺獲得,也可以通過支持合作伙伴來幫助客戶將計算機視覺嵌入到其設(shè)施內(nèi)的現(xiàn)有操作系統(tǒng)中。該服務(wù)也與Amazon CloudFormation兼容。Lookout for Vision現(xiàn)已在美國東部(弗吉尼亞北部)、美國東部(俄亥俄)、美國西部(俄勒岡)、歐洲(愛爾蘭)、歐洲(法蘭克福)、亞太地區(qū)(東京)和亞太地區(qū)(首爾)區(qū)域正式推出,其它區(qū)域也將很快推出。

GE醫(yī)療是全球領(lǐng)先的醫(yī)療技術(shù)和數(shù)字解決方案創(chuàng)新者,通過智能設(shè)備、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用程序和服務(wù),幫助臨床醫(yī)生做出更快、更精準的決策?!癆mazon Lookout for Vision的早期使用結(jié)果令人鼓舞,這將有助于提高我們各工廠檢測產(chǎn)品缺陷的速度、一致性和準確性?!? GE醫(yī)療日本公司運營官、制造部門總經(jīng)理、工廠經(jīng)理Kozaburo Fujimoto表示,“作為世界上最值得信賴的醫(yī)療保健公司之一,我們一個多世紀以來不斷保持技術(shù)進步和數(shù)字化創(chuàng)新,我們對亞馬遜云科技的工業(yè)機器學(xué)習(xí)服務(wù)將給我們的制造環(huán)境帶來的益處充滿期待。”

亞馬遜的按需印刷(POD)設(shè)施,為客戶按單印刷書籍?!坝捎跁窃诳蛻粲嗁彆r制造的,確保制造過程每一步的精度至關(guān)重要。通過POD,我們可以快速地將最高質(zhì)量的書籍提供給客戶。”亞馬遜POD全球總監(jiān)David Symonds表示,“有了Amazon Lookout for Vision,我們可以在生產(chǎn)的每個步驟實現(xiàn)自動化和擴展視覺檢測,同時以全速運行,幫助我們確保良好的客戶體驗?!?

Basler是全球工業(yè)視覺制造商和解決方案提供商,為半導(dǎo)體檢測、機器人、食品檢測、郵政分揀和打印圖像檢測等應(yīng)用領(lǐng)域提供攝像機和機器視覺系統(tǒng)。“減少故障是制造企業(yè)需要考慮的最重要KPI之一。傳統(tǒng)的人工檢測是一種勞動密集型且難以規(guī)?;臋z測方法。通過使用計算機視覺進行質(zhì)量檢測,這一過程可以實現(xiàn)自動化,從而顯著降低成本。Basler和Amazon Lookout for Vision提供了一個非常精簡的架構(gòu),可以在任何生產(chǎn)場所采用基于視覺的異常檢測。我們很高興能夠結(jié)合Basler在工業(yè)視覺和邊緣平臺的專業(yè)知識,以及亞馬遜云科技在工業(yè)機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的投資,共同為我們的客戶提供完整的視覺解決方案?!盉asler AG市場營銷總監(jiān)Gerrit Fischer表示。

Dafgards在瑞典是一個家喻戶曉的名字,生產(chǎn)各種各樣的食品。“我們之前嘗試了Amazon Lookout for Vision,以自動化檢查我們的披薩生產(chǎn)線,檢測披薩中是否有足夠的奶酪和正確的配料,結(jié)果很好?!?Dafgards卓越運營和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部門負責(zé)人Fredrik Dafg?rd表示,“我們很高興能將Lookout for Vision擴展到漢堡和乳蛋餅等其它生產(chǎn)線,幫助我們檢測包括不正確的配料在內(nèi)的任何異常情況。我們計劃將Lookout for Vision擴展到多個生產(chǎn)線。Amazon Lookout for Vision將幫助Dafgards提高檢測缺陷和異常的一致性和準確性,使我們能夠大規(guī)模提高整體生產(chǎn)質(zhì)量。”

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