背景
工業檢查（用於產品缺陷檢測）是現代製造業的重要組成部分。隨著人工智慧，計算機視覺和大資料技術的發展，我們可以建立先進的工業檢測系統以實現和人類水平媲美的準確性，並具有更高的效率和更低的成本。在本文中，我們將分享我們在美的/ KUKA，使用英特爾Analytics Zoo（一個基於Apache Spark、TensorFlow和BigDL的開源資料分析+ AI平臺），來建立基於深度學習的工業檢測平臺的經驗。
基於Analytics Zoo的端到端的解決方案
為了便於構建和生成大資料的深度學習應用程式，Analytics Zoo（https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo）提供了統一的資料分析+ AI平臺，可將Spark，TensorFlow和BigDL程式無縫整合到一個統一的資料分析流水線中；然後，整個流水線可以透明地擴充套件到（執行在標準的Intel至強伺服器上的）Hadoop / Spark叢集，以進行分散式訓練或推理。
如上圖所示，美的/ KUKA的工業檢測平臺是一個建立在Analytics Zoo之上的端到端資料分析流水線，包括
（1）使用Spark以分散式方式處理從製造流水線獲取的大量影象。
（2）使用Tensorflow Object Detection API直接構建物件檢測（例如，SSDLite + MobileNet V2）模型
（3）直接使用在第一步中預處理的影象RDD，以分散式方式在Spark叢集上訓練（或微調）物件檢測模型。
（4）直接使用評估影象集的RDD，以分散式方式在Spark叢集上評估（或推斷）訓練模型。
（5）使用Analytics-Zoo中POJO模式的API, 將整個Pipeline部署在低延遲的、線上Web 服務中。
在檢測時間期間，具有相機的工業機器人可以自動拍攝產品的照片，並通過HTTP將影象傳送到網路服務以檢測各種缺陷（例如，缺失標籤或螺栓等），如下所示。
Spark，TensorFlow和BigDL的統一整合
如前所述，Analytics Zoo提供了“整合資料分析”的深度學習程式設計模型，因此使用者可以輕鬆開發端到端的資料分析+ AI流水線（使用Spark，TensorFlow，Keras等），然後透明地執行在大型Hadoop / Spark叢集上、使用BigDL和Spark進行分散式訓練和推理。此外，使用者還可以輕鬆部署端到端的流水線，以實現低延遲的線上服務（使用Analytics Zoo提供的POJO風格的模型服務API）。
例如，為了以分散式方式處理缺陷檢測流水線的訓練資料，我們可以使用PySpark將原始影象資料讀取到RDD中，然後應用一些變換來解碼影象，並提取邊界框和類標籤，如下所示。
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train_rdd = sc.parallelize(examples_list)
.map(lambda x: read_image_and_label(x))
.map(lambda image: decode_to_ndarrays(image))
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返回的RDD（train_rdd）中的每條記錄都包含一個NumPy ndarray的列表（即影象，邊界框，類和檢測到的框的數量），它可以直接用於建立TensorFlow模型，並在Analytics Zoo上進行分散式訓練。我們可以通過建立TFDataset（如下所示）來實現這一功能。
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dataset = TFDataset.from_rdd(train_rdd,
names=["images","bbox","classes","num_detections"],
shapes=[[300,300,3],[None,4], [None], [1)]],
types=[tf.float32, tf.float32, tf.int32, tf.int32],
batch_size=BATCH_SIZE,
hard_code_batch_size=True)
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在Analytics Zoo中，TFDataset表示一個分散式儲存的記錄集合，其中每條記錄包含一個或多個Tensorflow Tensor物件。然後我們可以直接將這些Tensor作為輸入構建Tensorflow模型。例如，我們使用了Tensorflow Object Detection API構建了SSDLite + MobileNet V2模型：
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# using tensorflow object detection api to construct model
# https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
fromobject_detection.buildersimportmodel_builder
images,bbox,classes,num_detections=dataset.tensors
detection_model=model_builder.build(model_config,is_training=True)
resized_images,true_image_shapes=detection_model.preprocess(images)
detection_model.provide_groundtruth(bbox,classes)
prediction_dict = detection_model.predict(resized_images, true_image_shapes)
losses=detection_model.loss(prediction_dict,true_image_shapes)
total_loss=tf.add_n(losses.values())
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在模型構建之後，我們首先載入預先訓練的Tensoflow模型，然後使用Analytics Zoo中的TFOptimizer（如下所示）對模型進行微調訓練；最終我們在驗證資料集上達到0.97 mAP@0.5。
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with tf.Session()as sess:
init_from_checkpoint(sess, CHECKPOINT_PATH)
optimizer = TFOptimizer(total_loss, RMSprop(LR), sess)
optimizer.optimize(end_trigger=MaxEpoch(20))
save_to_new_checkpoint(sess, NEW_CHEKCPOINT_PATH)
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在執行過程中，Analytics-Zoo使用PySpark從磁碟中讀取了輸入資料並進行預處理，並構造了一個Tensorflow Tensor的RDD。然後，基於BigDL和Spark對Tensorflow模型進行分散式訓練（如BigDL技術報告所述）。無需修改程式碼或手動配置，整個訓練流程就可以自動從單個節點擴充套件到基於Intel至強伺服器的大型Hadoop / Spark叢集。
模型訓練結束後，我們還可以基於與訓練流程類似的流水線，使用PySpark，TensorFlow和BigDL在Analytics Zoo上執行大規模的分散式評估/推斷。
低延遲的線上服務
如下所示，我們也可以使用Analytics Zoo提供的POJO風格的模型服務API輕鬆部署推理流水線，以實現低延遲的線上服務（例如，Web服務，Apache Storm，Apache Flink等等）。有關詳細資訊，請參閱 https://analytics-zoo.github.io/master/#ProgrammingGuide/inference/
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AbstractInferenceModel model =new AbstractInferenceModel(){};
model.loadTF(modelPath,0,0,false);
List<List<JTensor>> output = model.predict(inputs);
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結論
Midea / KUKA通過結合人工智慧，計算機視覺和大資料技術，在Analytics Zoo（https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo）上成功構建了先進的工業檢測系統。它使用了工業機器人，相機和英特爾至強伺服器等工具對產品的缺陷進行自動檢測。尤其是Analytics Zoo提供統一的資料分析+ AI平臺，可將Spark，BigDL和TensorFlow程式無縫整合到一個資料分析流水線中，從而可以輕鬆構建和生產化部署基於大資料的深度學習應用程式（包括分散式訓練和推理，以及低延遲線上服務）。您可以參考Github上的示例瞭解更多詳細資訊。