异常检测是工业质量检测中一项重要的深度学习技术。斑马技术公司计算机视觉应用工程经理Mateusz Barteczko近期与A3联合举办网络研讨会，深入探讨了这一主题。本次研讨会系统阐释了异常检测的概念，在分享跨行业应用案例的同时，重点探讨了其核心优势与最佳实践方案。下文将呈现该演讲的核心洞见。

一、机器视觉应用中的异常检测

与基于标注数据集训练的深度学习模型（称为监督学习）不同，异常检测属于无监督学习范畴。这意味着通过学习"合格"样本数据集，该技术无需预先了解缺陷特征即可识别异常。Barteczko指出，异常检测算法能够在无人为干预的情况下自主发现数据的内在规律。

1.异常检测的核心优势

在生产线上应用异常检测技术具有多重优势。例如，基于异常检测的质量检测训练过程通常比监督式检测方法更快速，因为它仅需无缺陷产品图像即可完成数据收集和学习。这使制造商能够更快部署模型，并敏捷适应产品或工艺的变更。

斑马技术通过Zebra Aurora视觉深度学习软件™，支持在本地GPU计算机或云服务上进行模型训练。该软件提供一套基于深度学习的工具集，可有效提升现有机器视觉解决方案的质量与运营效率。Barteczko表示："使用我们配备用户友好型编辑器的Aurora视觉软件管理数据集非常便捷，它能有效辅助深度学习模型的训练工作。"

2.异常检测模型训练最佳实践

高质量数据是成功实现异常检测的关键。为确保准确性和可靠性，必须构建结构合理的数据集。数据多样性是决定模型效力的核心要素——这意味着需要提供包含不同光照条件、拍摄角度以及多批次产品的图像样本。"在某些生产流程中，"Barteczko建议，"在生产过程的不同时间点采集图像也是重要实践。例如，不要安装相机后在一分钟内连续拍摄50张图像，而应先拍摄10张，间隔数分钟再拍摄10张，如此重复多次。"

确保模型不会对样本产生过拟合是数据准备中的重要考量，Barteczko在演讲中对此进行了详细阐述。他强烈建议在部署前最后阶段加入"不合格"样本进行测试，以验证模型识别潜在缺陷的能力。

Barteczko同时警示需严格区分训练集与测试集。测试集不应包含训练使用过的图像，这样才能准确评估模型对新数据的泛化能力。

二、异常检测实际应用案例

异常检测技术可广泛应用于各行业的多样化产品检测。本次研讨会中，Barteczko展示了攀爬绳、接线端子板、汽车内饰板、热成型瓶盖及寿司盒等检测案例。这些样本既体现了构建多样化训练集的必要性，也展示了产品差异性较低的场景下，异常检测如何成为发现缺陷的最有效工具。

以寿司盒检测为例，该案例揭示了食品包装质量检测面临的特殊挑战。在此类生产样本中，每个产品都存在差异，尺寸、形状和颜色的变化均属正常现象。寿司盒内包含筷子、姜片、芥末、寿司等多种物体，这进一步增加了检测过程的变量复杂度。在该案例中，模型成功检测出隐藏在寿司卷下方的异物缺陷，同时未因食物摆放位置的差异产生误报——这得益于训练数据集包含了多角度物体朝向的图像样本。对于此类允许存在较大变动的复杂产品，需要更庞大的训练数据集才能有效区分正常变异与真实异常。