基于TensorFlow和OpenVINO的智能制造案例分享

姚博元,OpenVINO 中文社区特约讲师,Intel IOTG Deep Learning Software Engineer,
清华大学统计学硕士毕业,加入Intel前曾为TSMC Data Scientist,在人工智能领域有超过五年经验,专长为机器视觉算法开发及应用。

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1.基于TensorFlow和OpenVINO的 智能制造案例分享 Intel 深度学习软件工程师 - 姚博元 bo-yuan.yao@intel.com

2. 关於我 姚博元  学历:清华大学统计学硕士  经历: o Intel 深度学习软件工程师 o TSMC 数据科学家  专长:计算机视觉、数据分析  邮箱:bo-yuan.yao@intel.com

3.大纲  工业智能制造场景  解决方案开发流程  机器视觉标注工具 – CVAT  开源机器学习框架 – TensorFlow  边缘推理部属工具 – OpenVINO

4.工业智能制造场景  缺陷检测  字符识别  定位  测量  行为预测

5.机器视觉算法 狗 狗 狗 分类 目标检测 分割

6.行业应用案例  背景:纺织品质检工厂  痛点:  人力消耗  质检一致性差  环境恶劣

7.缺陷检测场景  找出缺陷位置  时别缺陷种类 双经 断经 棉球 破洞

8.解决方案架构  摄像头 + 边缘推理服务器 + 机器视觉分割算法

9.解决方案实景

10.解决方案开发流程 1.数据收集 2.算法开发 3.算法部属  数据背景  前处理  推理加速  数据标注  深度学习算法  现场调适  数据清洗  後处理  结果验证

11.1. 数据收集 数据背景 数据标注 数据清洗  工厂作业  采集数据  自动检查  布匹纹理  标注方法  人工检查  缺陷类型  CVAT

12.机器视觉标注工具 – CVAT  由Intel开发的互动式视频图像标注工具  GitHub  https://github.com/openvinotoolkit/cvat

13.互动式使用者介面

14.工具 1 – 权限管理  有效率的控管能修改数据的成员

15.工具 2 – 任务分割  有效率的安排标注任务

16.工具 3 – 自动标注  支持使用预训练模型标注数据

17.工具 4 – 支持各类格式  支持以下标注格式

18.2. 算法开发 深度学习 前处理 後处理 算法  图像增强  TensorFlow  阈值筛选  噪声消除  预训练模型  统计方法  特徵工程

19.开源机器学习框架–TensorFlow  由Google开发的开源机器学习框架  官方网站  https://www.tensorflow.org/  GitHub  https://github.com/tensorflow/tensorflow  GitHub星星数: 149K (截至2020/9/25)

20.工具 1 – Keras API  简洁的API

21.工具 1 – Keras API  大量可调用的预训练模型

22.工具 2 – Model Garden  https://github.com/tensorflow/models

23.工具 3 – TensorBoard  可视化模型结构  可视化训练过程

24.3. 算法部属 推理加速 现场调适 结果验证  OpenVINO  硬件调适  验证流程  软件调适

25.边缘推理部属工具–OpenVINO  由Intel开发的视觉解决方案部属工具包  官方网站  https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tool s/openvino-toolkit.html  GitHub  https://github.com/openvinotoolkit/openvino

26.工具 1 – 模型优化器 Model Optimizer  支持各类模型转为OpenVINO模型(中间文件IR)  对模型进行压缩与加速

27.工具 2 – 推理引擎 Inference Engine  支持不同语言API:Python, C++  推理引擎插件:CPU, GPU, VPU, FPGA, MULTI  推理模式:同步, 异步 载入硬件 读取 推理 载入模型 插件库 模型文件 (同、异步)

28.谢谢聆听

Google Developer Groups 谷歌开发者社区,是谷歌开发者部门发起的全球项目,面向对 Google 和开源技术感兴趣的人群而存在的公益性开发者社区。