導入
工業用品質検査は生産プロセスに不可欠な部分であり、製品の品質を確保し、不良品の発生を減らし、生産効率を向上させるのに役立ちます。しかし、従来の品質検査方法では、非効率性や検査漏れが発生する可能性があります。この記事では、YOLOv5 ターゲット検出アルゴリズムを使用して製品の欠陥や異常を検出し、生産プロセスを最適化することでより効率的な工業用品質検査を実現する方法を紹介します。
YOLOv5 オブジェクト検出の概要
Yolo (You Only Look Once) は効率的なリアルタイム目標検出アルゴリズムであり、YOLOv5 はその最新バージョンの 1 つです。これは、入力画像をグリッド セルに分割し、各セル内でオブジェクト検出を実行することによって機能します。YOLOv5 は、製品の欠陥、部品、ラベルなど、複数のターゲット カテゴリを同時に検出できます。高い精度とリアルタイム性能を備えており、工業用品質検査やその他のアプリケーションシナリオに適しています。
工業品質検査におけるYOLOv5の応用
ステップ 1: データの収集と注釈付け
YOLOv5 を工業用品質検査に使用するには、まず多数のデータ セットを準備し、データに注釈を付けて各ターゲットの場所とカテゴリを指定する必要があります。マークされたサンプルコードは次のとおりです。
# 以下是一个简化的示例标注文件
# 图像文件名 x_center y_center width height class_id
image1.jpg 0.5 0.5 0.2 0.2 0
image2.jpg 0.3 0.4 0.1 0.3 1
...
ステップ 2: YOLOv5 モデルをトレーニングする
準備されたデータセットを使用して、工業用品質検査用の YOLOv5 モデルをトレーニングできます。以下はトレーニング コマンドの例です。
python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50 --data your_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
ステップ 3: モデルの評価とチューニング
トレーニング プロセス中に、検証セットを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、評価結果に基づいて調整を行うことができます。モデル評価のコマンドの例は次のとおりです。
python val.py --weights yolov5s.pt --data your_data.yaml
ステップ 4: 工業品質検査申請
モデルのトレーニングが完了したら、YOLOv5 モデルを工業品質検査に適用できます。以下は、工業生産ラインでのリアルタイム品質検査に YOLOv5 を使用する方法を示すサンプル コードです。
import cv2
import torch
# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 使用YOLOv5进行目标检测
results = model(frame)
# 处理检测结果并标记缺陷
processed_frame = process_results(frame, results)
# 显示处理后的图像
cv2.imshow("Industrial Inspection", processed_frame)
# 按下 'q' 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
上記のコードでは、YOLOv5 モデルがロードされて、カメラでキャプチャされたリアルタイム画像に適用され、検出された欠陥がマークされて画像上に表示されます。
生産プロセスの最適化
YOLOv5 を工業用品質検査に使用すると、品質検査の精度が向上するだけでなく、生産プロセスも最適化できます。生産プロセスの最適化の例をいくつか示します。
1. 自動分類と統計
YOLOv5 はさまざまな種類の製品欠陥を識別できるため、製品を自動的に分類してカウントできます。これにより、生産ラインが製品の品質をリアルタイムで監視し、生産効率を向上させるためのタイムリーな措置を講じることができます。
2. 異常検知
YOLOv5 は、未知のオブジェクト、不適切なアセンブリなどの異常を検出できます。これにより、生産ラインが異常をタイムリーに検出して対処し、不良品の生産を減らすことができます。
3. 高速品質検査
YOLOv5 のリアルタイム パフォーマンスは、高速生産ラインに最適です。生産のボトルネックになることなく、ターゲットの検出を瞬時に完了できます。