我是一名来自苏州的机器视觉开发者，从事传统的机器视觉算法开发有11年了，从2018年开始，因为一些复杂微弱的瑕疵检测项目遇到的传统算法瓶颈，开始接触到了深度学习，并选择了使用TensorFlow，期间也是不断摸索前进，同时得到了很多行业大佬的指导，TensorFlow优秀的性能和快速的模型训练部署，上手起来感受非常舒适。

使用TensorFlow以后，确实提升了生产现场的检查能力，提高了生产产品的品质和生产效率，主要的提升是 误报警率的下降、微弱特征的识别率和检查结果分类的精准化。

借此机会，我想总结下个人的关于TensorFlow在工业图像视觉领域的应用经验。工业CV领域的深度学习应用和互联网行业或者研发类行业，还是有一定差异的，主要在以下几个方面：

1. 工业图像的主要特点：工业领域，不管是3C、半导体、面板、SMD、汽车，还是饮料食品、标签、纺织等，不管检测对象是表面瑕疵划痕污染、印刷喷涂异常、组装灌装测量，还是读码和字符识别，都有一个和我们日常手机摄影头拍摄照片不一样的地方。那就是，工业取像使用更稳定的视觉硬件，包括工业相机、工业镜头和工业光源，会尽可能地打造一个稳定的成像环境，图像的背景和目标一般在位置分布和灰度上不会有太多动态的变化，但是不排除复杂的纹理特征和复杂的轮廓边界，而这也是深度学习最契合的应用场景。因此，基于工业上的图像集的特点，如果有较好推理应用的模成熟型的话，在训练好的模型基础上，做迁移学习，可能会有意外的好效果。 

2. 负样本严重不足：正常的工业生产中，良品率一般是非常高的（>90%），因此负样本的收集非常困难，有些品质要求严格的产品，可能1个月只会产生10几个不良，这样就对训练集的均衡提出了挑战。需要自主开发图像预处理算法对样本进行增强，不能局限于TensorFlow或OpenCV自带的的一些传统的图像集样本增强算法。有时候甚至会减少或者取消预测集和测试集，以最大限度地喂给模型训练。另一方面，生产现场也是允许前期一定的测试成本和评价周期，允许粗糙版本先上线，边生产边优化升级。 

3. 深度学习如何适配老旧的系统：众所周知，因为设备更新和维护成本非常高，工业设备的迭代速度是很低的，设备稳定性很好。这也造成一个问题，目前的工业领域的PC系统大多老旧，虽然是很稳定的工控机，抗击恶劣环境和连续工业性能很强，但PC配置大多较低，系统版本也不高。经常会遇到10年前的双核处理器，搭配win2000操作系统，这也给深度学习的部署应用提出了一些难题。一般的解决方案是通过在设备外部搭建深度学习服务器，和产线设备组成内网文件共享和实时通讯，实时地读取设备内生成的图像进行推理，并将推理结果通过网络反馈设备。 

4. 模型部署推理如何和现有程序集成：工业上使用的检查程序大多数是基于.NET或者C++，和较流行的python不同，而且开发者也无法再切换原有程序的语言，因为涉及到PC内很多运动控制、各种板卡和通讯交互等外部依赖的商业类库，更换语言的成本很高，也几乎不可能完成。目前一般2种方式对应：通过post通讯，python上训练和部署，并通过flask服务和原程序通讯交互；或者采用C++版本或者.net版本支持GPU的TensorFlow扩展，直接集成到现在程序中，进行训练和推理，实时内存中共享图像变量和结果。个人建议采用第2种方式，开发起来更快高效。 

5. 模型不需要前沿 需要稳定高效：工业上的算法应用一般略微落后于前沿技术，以稳定高效为主。像图像处理方面一般还是使用一些传统的经典的算法，以深度学习做图像分类为例，简单的项目使用LeNet和AlexNet网络就足够，复杂的项目一般使用到VGG Net就可以。但也有部分较前沿的技术应用，比如超分算法，对图像进行扩展以增加细节，帮助提升分类精准性。 

6. 算法落地的配套工具开发量占比高：工业中一个完整项目的落地，需要交付一整套系统，其中生产人员的便捷应用和人性化的交互UI也是比较重要的。因此，深度学习在工业现场应用，很大一部分开发工作量在于配套的工具。例如，数据集标注制作、模型训练、模型快速部署和训练推理过程的可视化，这些都需要封装成易用稳定的工具，交付客户时可以让无编程经验的客户也能快速开展深度学习的业务。

7. 传统算法为主 深度学习辅助：虽然现在深度学习技术已经看上去无所不能，但在工业应用上，还是主要以传统算法为主，深度学习辅助的模式。这并非是孰是孰非的问题，而是当前时期，传统视觉算法在兼顾运算速度、像素计算精度和算法开发速度上，还是略微占优势。而深度学习一般作为补充，弥补传统算法在复杂纹理和复杂特征描述上的不足，将传统算法达到的90%准确率，助推至95%。

以上，是我个人的一些工业应用中的心得，接下来，和大家分享一下我自己学习TensorFlow 2.x的一些经验和故事。

最初，我是在B站偶然的看到Google的官方账号的，然后在这里学习了一些TensorFlow一手视频资料，同时结合TensorFlow官网的API手册进行边学边用。

然后，在今年年初的 Google 开发者大会 TensorFlow DEV SUMMIT 2020 上，学习了解到了很多东西。包括TensorFlow 2.2的新特性，TensorFlow致力打造的生态，TFUG(TensorFlow User Groups)，以及TensorFlow Certificate开发者认证体系。

在这次开发者大会后，我开始接触并使用TensorFlow 2.x，工作中的项目也逐渐从1.x转换至2.x。同时，我也关注了TensorFlow官方微信公众号，加入了TFUG社区成为其中一员。

关注TensorFlow官方公众号真的给我带来了很多一手新鲜的资讯和前沿技术信息。通过这个公众号，我参加了第1期TensorFlow机器学习Study Jam课程，并获得第1批通过在线考试的证书卡片和精美定制背包礼品。也陆续参加了后续的一系列Study Jam课程，以及每一次的视频直播，收获颇丰。

课程里，我发现了GDE李锡涵大佬的“简单粗暴TensorFlow2”的在线网站，并注册成为第1批早期论坛会员，在论坛上和大家积极交流互动。“简单粗暴TensorFlow2”一直是我强烈推荐给身边同事好友的，我认为是快速入门TensorFlow最好的教材，也特别适合一些偏现场应用的攻城狮们，可以低学习成本快速进入深度学习殿堂。

也是在今年初的开发者大会上，我了解到了TensorFlow开发者认证。在国内和国外一些前几位通过TF认证的大佬们的指导帮助下，我系统地学习了Coursera上面吴恩达老师旗下deeplearning.ai出品的Laurence Moroney老师的著名课程“TensorFlow In Practice专项课程”，并且认真准备全部满分通过了该课程的所有课后练习和考试，顺利拿到了该课程的全部结业认证证书。通过接下来的一个月每天晚上下班后在家的复习备考，我也顺利通过TensorFlow Certificate认证，成为国内前几位拿到证书的开发者。为了帮助国内更多地了解TF认证，也方便大家交流学习，将大佬们无私指导我的精神传承下去，我利用业余时间翻译了官方的考试手册，整理出中文版认证考试手册方便大家了解，并建立交流群，方便大家交流学习，目前已经有好多群友陆续通过认证。

同时，我也是一位.NET开发者，如何让TensorFlow 2.x和.NET框架紧密集成，也是我在工作中遇到的挑战。通过github上查找资源，我认识了SciSharp社区的TensorFlow .Net开发者，并加入SciSharp社区，一起帮忙广大.NET开发者更方便地使用TensorFlow 2.x，通过半年多的努力，目前TensorFlow .NET终于绑定升级到TensorFlow 2.3，实现了大部分的2.x API，可以十分快速地使用C#进行TensorFlow的项目应用。

以上，就是我今年学习TensorFlow 2的一些经验分享，主要的节点是关注了 TesnsorFlow 官方公众号，通过上面的新鲜信息资讯，进一步发现了大量优秀的学习资源，大大拓宽了自己的学习视野，也认识了很多大牛们。

以上，是个人的一些学习经历分享，欢迎大家交流指正！

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