亚马逊今天宣布普遍提供Amazon Lookout for Vision，这是一项利用计算机视觉分析图像的云服务，可以发现制成品中的产品或工艺缺陷和异常。亚马逊表示，Lookout for Vision可在特定的亚马逊网络服务(AWS)地区通过AWS控制台和支持合作伙伴提供，它能够使用少至30张基线图像来训练一个AI模型。

当人类在循环中时，制造业中的任务可能很容易出错。来自Vanson Bourne的一项研究发现，制造业中23%的非计划停机时间是由人为错误造成的，而其他领域的比率则低至9%。耗资3.276亿美元的火星气候轨道器航天器因未能正确转换计量单位之间的关系而被毁。而一家制药公司报告说，由于一个误解，导致一张警报票被覆盖，这导致生产线上的4天，每天损失20万英镑（253946美元）。

Lookout for Vision的目标是通过注入一点人工智能来对抗这种情况，从产品的外观检测制造和生产缺陷，包括裂缝、凹痕、颜色不正确和不规则形状。亚马逊表示，这项服务每小时可以处理数千张图片，并且不需要前期承诺或最低费用。客户按小时支付使用费，以训练模型并使用该服务检测异常或缺陷。

在分析数据后，Lookout for Vision会通过服务仪表板或实时API报告与基线不同的图像。亚马逊称，Lookout for Vision足够复杂，可以在工作环境变化引起的相机角度、姿势和光线的差异下保持准确性。不过客户还是可以对结果进行反馈，不管是预测是否正确识别了异常情况。Lookout for Vision会自动对底层模型进行再训练，使服务不断改进。

使用Lookout for Vision的客户包括GE Healthcare、Basler和瑞典的Dafgards。Lookout for Vision在亚马逊的虚拟re:Invent大会上亮相后，于2020年12月开始向客户推出预览版）。Dafgards正在使用该服务对其生产线进行自动检测，并检测披萨、汉堡包、蛋饼的配料是否正确。而亚马逊自己的按需印刷书籍以满足客户订单的Print-On-Demand设施，正在利用Lookout for Vision在书籍制造的每个步骤中实现自动化和规模化视觉检测。

AWS亚马逊机器学习副总裁Swami Sivasubramanian在一份新闻稿中说:

"无论客户是在冷冻披萨上放馅料，还是在为飞机制造精细校准的零件，我们明确听到的是，保证只有高质量的产品才能到达最终用户手中是他们业务的根本。虽然这看起来很明显，但在工业管道中确保这样的质量控制实际上是非常具有挑战性的。我们很高兴能将Amazon Lookout for Vision提供给所有规模和所有行业的客户，帮助他们快速、低成本地大规模检测缺陷，以节省时间和金钱，同时保持其消费者所依赖的质量--无需机器学习经验。"

关于Amazon Lookout for Vision:

Amazon Lookout for Vision 是一种机器学习 (ML) 服务，它使用计算机视觉 (CV) 技术来发现视觉表现中的缺陷和异常。借助 Amazon Lookout for Vision，制造业公司可以大规模快速发现对象图像中的差异，从而提高质量并降低运营成本。例如，客户可以通过 Amazon Lookout for Vision 发现产品中缺失的零部件、整车或结构上的损坏、生产线异常、晶圆中的细微缺陷以及其他类似的问题。Amazon Lookout for Vision 使用机器学习技术，可以像人一样发现并理解来自摄像头的图像，同时准确性更高，运用规模也远远更大。借助 Amazon Lookout for Vision，客户将不再需要进行成本高昂且不稳定的人工检验，同时可以提高质量控制、缺陷和损坏评估以及合规性。您可以在几分钟内学会使用 Amazon Lookout for Vision，实现自动化的图像和对象检查，并且无需具备任何机器学习专业知识。

优势

轻松快速改进流程

Amazon Lookout for Vision 让您能够轻松快速地在工业过程中大规模实施基于计算机视觉的检验。您只需为您希望执行视觉检查的工序提供 30 张图像，即可开始使用此功能。Amazon Lookout for Vision 会自动创建一个模型并分析来自实时生产线监控摄像头的图像，发现与基准图像之间的任何差异。

快速提高生产质量

借助 Lookout for Vision，您可以实时减少生产工序中的缺陷。此服务会识别并通过简单易用的控制面板来报告可见的异常，让您能够快速采取措施，防止出现更多缺陷，从而提高生产质量并降低成本。

降低运营成本

Lookout for Vision 可以报告视觉检查数据的趋势，例如识别缺陷率最高的工序，或标记最近的缺陷数量变化。这让您能够确定是否需要安排工艺生产线的计划维护，还是需要将生产转移至其他设备，以避免成本高昂的计划外停机。

初装成本低

机器视觉系统需要使用专用的智能摄像头，其成本高昂、安装耗时。而借助 Lookout for Vision，您可以将低成本的摄像头（甚至已经安装的摄像头）变为支持机器学习的视觉检验摄像头，但无需任何机器学习专业知识。

在严酷的条件下提供准确的结果

机器视觉系统通常需要高度受控的成像条件才能提供准确的结果。而借助 Lookout for Vision，即使在自然光线变化以及出现工业环境内的其他条件时，您也能准确地发现缺陷。

持续提高准确度

质量经理或工艺工程师可以在 Lookout for Vision 查看并验证预测的缺陷。通过验证后，将使用此反馈来更新机器学习模型，从而获得更准确的结果并提高性能。

工作原理

第 1 步：采集生产线的正常和缺陷产品图像，然后将这些图像加载到 Amazon Lookout for Vision 控制台中。

第 2 步：将图像标记为正常或异常，Lookout for Vision 会在几分钟内自动为您构建模型。向数据集添加图像，从而优化模型以提高缺陷检出率。

第 3 步：使用 Amazon Lookout for Vision 控制面板来监控缺陷并改进工序。

第 4 步：实现自动化的实时或批量视觉检验工序，并在发现缺陷时收到通知。

第 5 步：提供有关所识别产品缺陷的反馈，从而持续改进。