UK 
EnglishТипова
Polski🏭 Детектор Візуальних Дефектів — Лінія Інспекції Якості ЗНМ
Спостерігайте, як згорткова мережа сканує деталі, що рухаються симульованою лінією інспекції, підсвічуючи подряпини, вм'ятини та перекоси в реальному часі з живим рівнем проходження/відбракування.
Про цю симуляцію
Ця симуляція показує, як згорткова мережа виконує роботу інспектора машинного зору якості на заводській лінії. Металеві деталі, кожна представлена як сітка 40×40 значень інтенсивності пікселів із базовою текстурою шліфованого металу, рухаються симульованою конвеєрною стрічкою. Коли кожна деталь перетинає лінію інспекції, два фіксовані ядра 3×3 — пара градієнтів Собеля та Лапласіан — згортаються по її сітці пікселів у реальному часі, створюючи справжні карти активації. Порогування цих карт і групування вцілілих пікселів у зв'язані компоненти дає справжні обмежувальні прямокутники, справжній вердикт проходження/відбракування та справжній бал впевненості — усе виведене з фактичного виходу згортки, а не заскриптована анімація.
Три класи дефектів змодельовані з різними сигнатурами на рівні пікселів: подряпини (тонкі, затемнені лінійні артефакти з тремтливим шляхом), вм'ятини (кругові гаусові провали інтенсивності з освітленим краєм) і перекос (жорстка розривність краю, зміщена від того, де очікується межа деталі). Налаштуйте, як часто вводиться кожен дефект, перетягніть поріг чутливості виявлення, перемикайтеся між ядрами виявлення лише Собеля, лише Лапласіана та комбінованими, і спостерігайте, як матриця плутанини та рівень проходження реагують наживо, коли лінія інспекції працює.
Часті питання
Які ядра згортки насправді запускає ця симуляція на кожній деталі?
Кожна деталь представлена як сітка 40×40 значень інтенсивності пікселів у відтінках сірого. Два фіксовані ядра 3×3 згортаються по цій сітці на кожному пікселі: пара градієнтів Собеля (Gx і Gy), чия величина √(Gx²+Gy²) реагує на різкі краї інтенсивності — сигнатуру подряпини чи зміщеного краю, — і дискретний Лапласіан [[0,1,0],[1,–4,1],[0,1,0]], чиє абсолютне значення реагує на локалізовані опуклості й западини, сигнатуру вм'ятини. Обидва — справжні 2D згортки, обчислені піксель за пікселем на реальних даних зображення, згенерованих для цієї деталі, а не готова анімація.
Чому поєднувати ядро країв із ядром плям замість використання лише одного?
Єдиний тип ядра пропускає цілі класи дефектів. Карта країв Собеля яскраво загоряється на подряпинах і зміщених краях (перекосі), але майже не реагує на гладку кругову вм'ятину, бо вм'ятина має плавний градієнт без різкого лінійного краю. Лапласіан робить протилежне: він сильно реагує на кривизну в центрі вм'ятини, але лише слабко на тонку пряму лінію подряпини. Взяття попіксельного максимуму двох нормалізованих карт (злиття по каналах максимумом) означає, що комбінована карта активації вловлює всі три типи дефектів, що відображає, чому реальні ЗНМ накопичують багато фільтрів на шар, а не покладаються на єдине навчене ядро.
Як повзунок чутливості створює реальний компроміс виявлення?
Карта активації нормалізується приблизно до 0–1, і кожен піксель вище порогу чутливості позначається як кандидат-піксель дефекту. Зниження порогу позначає більше пікселів, вловлюючи слабші подряпини й неглибокі вм'ятини (вищий рівень справжніх позитивних результатів), але також позначаючи звичайний шум текстури шліфованого металу як хибну тривогу (нижчий рівень справжніх негативних результатів). Підвищення порогу робить протилежне. Матриця плутанини на бічній панелі оновлюється наживо, коли ви перетягуєте повзунок, бо сира карта активації кожної деталі зберігається один раз і миттєво перепорогується — точно як компроміс чутливості/специфічності за будь-яким реальним детектором аномалій.
Чи є за цим справжня навчена нейронна мережа, чи вручну підібрані ваги?
Ваги ядер тут фіксовані й обрані вручну, а не вивчені градієнтним спуском на маркованих даних дефектів. Це навмисне спрощення. Що симуляція відтворює вірно — це обчислення прямого проходу, яке виконує кожна ЗНМ під час висновку: згортка → порогування карти ознак → групування зв'язаних компонентів в обмежувальні прямокутники → рішення проходження/відбракування — той самий конвеєр, який запускає навчена мережа виявлення дефектів, лише з вагами, обраними вручну, а не вивченими з тисяч маркованих деталей.
Як подряпини, вм'ятини й перекіс перетворюються на фактичні дані пікселів?
Кожна деталь починається як базова текстура шліфованого металу: спрямований шум плюс слабке синусоїдальне зерно. Подряпина малюється як тонка випадково нахилена лінія, чиї пікселі затемнюються вздовж тремтливого шляху зі м'яким спадом з обох боків. Вм'ятина — це круговий гаусів провал інтенсивності з трохи освітленим краєм, наслідуючи, як світло вловлює піднятий край справжньої вм'ятини. Перекос симулюється зсувом очікуваної межі деталі всередину чи назовні з одного боку, створюючи жорстку розривність інтенсивності всередині кадру, де ЗНМ її не очікує. Усі три — реальні попіксельні модифікації сітки, по якій справді працює згортка.
Що представляють обмежувальні прямокутники на панелі інспекції?
Після порогування симуляція групує суміжні позначені пікселі у зв'язані компоненти, використовуючи заливку з 4-зв'язністю (той самий базовий алгоритм, що використовується для маркування зв'язаних компонентів у реальних конвеєрах комп'ютерного зору). Компоненти, менші за мінімальну кількість пікселів, відкидаються як шум. Обмежувальний прямокутник кожного вцілілого компонента малюється поверх наближеного вигляду деталі, а його середня активація напряму живить рішення проходження/відбракування та бал впевненості — тож кожен прямокутник на екрані відповідає реальному кластеру порогованого виходу згортки, а не декоративному накладанню.
Що насправді вимірюють рівень проходження/відбракування та матриця плутанини?
Кожна деталь генерується зі знаною справжньою істиною (чи справді введено подряпину, вм'ятину чи перекіс) і вердиктом ЗНМ (пройшла чи відбракована), виведеним чисто з порогованої карти активації. Порівняння двох дає живу матрицю плутанини: справжні позитивні (реальний дефект, правильно відбракована), хибні позитивні (чиста деталь, помилково відбракована), справжні негативні (чиста деталь, правильно пройшла) і хибні негативні (реальний дефект, пропущений). Рівень проходження — це просто пройшли/загалом за поточну сесію. Спостереження за тим, як ці числа змінюються, коли ви переміщуєте повзунок чутливості, — та сама вправа, яку виконує інженер якості, налаштовуючи поріг тривоги реальної лінії інспекції.
Чому селектор ядра виявлення змінює те, що вловлюється?
Перемикання ядра виявлення між лише Собелем, лише Лапласіаном і комбінованим злиттям максимумом змінює, яка карта активації насправді керує рішенням проходження/відбракування, а не лише те, що відображається. З обраним лише Собелем, деталі з вм'ятинами часто прослизають як хибні негативні, бо гладкий провал дає малий градієнт; з обраним лише Лапласіаном, тонкі подряпини часто пропускаються, бо їхній сигнал кривизни слабкий. Лише комбінована карта надійно вловлює всі три класи дефектів при єдиному порозі, що є практичною причиною, чому реальні ЗНМ інспекції використовують багато каналів згортки, а не один фільтр, яким би добре він не був налаштований.