盘点机械行业的智能检测难点

    · 机械零部件几种常见的“缺陷”

    尺寸偏差类缺陷

    1.零件尺寸偏大或偏小

    2.圆度、平行度、垂直度等尺寸误差超标

    3.热变形导致的尺寸偏差

    表面缺陷类缺陷

    1.零件表面氧化、生锈或出现裂纹、磨痕

    2.生产过程中镀层、喷涂等处理不当导致的表面缺陷

    · 机械零部件检测难点

    1.缺陷的种类繁多

    同一零件上可能存在不同种类的缺陷。例如，紧固件螺母上可能同时出现划痕、边缘缺失、裂纹等问题，导致检测过程变得异常复杂。

    2.同类缺陷的差异较大

    同样是划痕，由于生产过程中各类因素的影响，缺陷的大小、对比度等表观特征有所差异，并不服从同一分布。

    3.算法能力不足

    产品检测过程中数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足，实时性不高。

       作为制造业大国，我国每天都要生产大量的机械产品，随着科技的不断发展和市场需求的不断变化，用户和生产企业对于产品质量的要求也越来越高。因此，产品的缺陷检测十分必要。近年来，大模型小模型正在向千行百业蔓延，它的广泛应用为机械行业的产品质检带来了新范式，极大程度上提高了检测效率和质量。

大模型小模型结合，赋能智能检测

       在智能检测场景中，大模型和小模型各有优势，但它们并不是相互替代的关系，而是协同融合，优势互补。大模型能够提供强大的通用性能和低成本的运维，而小模型则可以针对特定任务提供优化的解决方案，实现快速迭代和轻量化部署。如何实现大模型小模型结合应用，是目前企业研发的重点，本文整理了3种结合策略，一起来看。

    · 知识蒸馏

       知识蒸馏是一种将大模型的知识传递给小模型的技术，通过模仿大模型的预测结果或中间层特征，小模型能够吸收大模型的专业知识。在智能检测过程中，帮助小模型在保持高检测精度的同时，加快推理速度、降低资源消耗，适合在边缘设备或移动端进行部署。

    · 联合推理

       通过将大型语言模型（如GPT-3 175B）作为推理教师与小型模型相结合，实现复杂推理任务的解决。其中大型模型被用来生成推理样本，这些样本包含了问题和对应的正确解答，被用于微调小型模型，使其能够逐步学习和理解推理过程。这种方法可以显著提高系统的整体效率，保证检测的准确性和效率。

    · 迁移学习

       迁移学习是将一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，如知识转移、数据效率和加速学习过程等，让模型能够从更高的基准开始学习，更快地适应新任务，节省时间和资源，并在训练过程中更高效地改进性能，提升泛化能力。这种方法可以显著缩短小模型的训练时间，提高其在新任务上的表现能力。在智能检测中，迁移学习使得模型能够更快适应不同的检测场景和对象。

       注：除上述3种结合策略外，还有3种结合方式，将于下期文章中标注，敬请期待！