各位有用 Pytorch 或 Tensorflow 做制造业产品外观不良检测的吗？

[john170502]

[neoblackcap]

据我了解，这个领域好像还不需要 PyTorch 这些，好多是基于 OpenCV 做的，识别率还行。

[john170502]

如果用 OpenCV 的话代码量应该大一点吧，所以好奇有没有用新出来的东西去搞。

[Bryan0Z]

这种东西人工识别准确率不够吧

[Bryan0Z]

* 这种东西人工智能识别准确率不够吧

[byfar]

我记得 kaggle 上有过检测钢材缺陷检查的 赛事，Pytorch, ts 都有人提交

https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection

[john170502]

看来现在还不成熟啊。。。。

[sivacohan]

工业上，人工智能检查没有铺开的原因是，一般识别准确率要求最低 99.98%。
在这么高的准确率下，误报（良品识别为残次品）是绝对要避免的。因为出现残次品一般意味着工艺流程、设备、原材料出现了问题。是要停工检查的。经济损失太大了。

所以，目前质检领域主要还是靠 OpenCV 针对某一个特性进行检查。这样试运行发现误报的情况可以迅速改进，如果发现改进不了，项目就下线继续靠人工检查了。

[jaylee4869]

我毕业设计也做的模式识别，工具不重要，当年还是用的 MATLAB + BPNN 做的，识别率照样 99%。