大模型与小模型在工业质检的探索与实践之机械行业智能检测装备篇

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！