Jakie są obecne wyzwania stojące przed wykrywaniem defektów wizji maszynowej?

Wykrywanie defektów wizji maszynowej jest kluczową technologią w dziedzinie automatyzacji przemysłowej, która może znacznie poprawić wydajność produkcji i jakość produktu.  Jednak w praktycznych zastosowaniach wykrywanie defektów wizji maszynowej stoi przed wieloma wyzwaniami.  Oto szczegółowa analiza tych wyzwań:

Duża ilość danych i powolna prędkość przetwarzania: w rzeczywistych liniach produkcyjnych ilość danych obrazu, które należy wykryć, jest często bardzo duża, co stawia wyjątkowo duże wymagania dotyczące prędkości przetwarzania. Tradycyjne algorytmy wizji maszynowej mogą napotkać wąskie gardła wydajności podczas przetwarzania dużych ilości danych, co powoduje zmniejszenie prędkości wykrywania i wpływając na wydajność linii produkcyjnych.

Różnorodność rodzajów wad: różne produkty mogą mieć różne rodzaje wad, a typy są niezwykle złożone. Na przykład zadrapania powierzchniowe, plamy, nierówne kolory, deformacje itp. Wszystkie stanowią wielkie wyzwania dla wykrywania defektów.  Jak zaprojektować uniwersalny system wykrywania, który może dokładnie zidentyfikować różne wady, jest głównym wyzwaniem w dziedzinie widzenia maszynowego.

Wpływ oświetlenia i zmian środowiska: w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych warunki oświetlenia i czynniki środowiskowe są często niepewne, co bezpośrednio wpływa na jakość zebranych obrazów, a tym samym wpływa na dokładność wykrywania defektów. Na przykład silne światło lub cienie mogą powodować nadeksponowanie niektórych obszarów lub niedoświetlenie na obrazie, co powoduje niemożność identyfikacji wad w nich.

HOUTEM INTERACJA INTERENCJI: Hałas w tle na linii produkcyjnej, wzajemne okluzja między produktami oraz różne czynniki zakłócenia, takie jak kurz, kropelki wody itp., Mogą zakłócać wykrywanie defektów. Jak wyeliminować te zakłócenia i poprawić odporność wykrywania to kolejne wyzwanie, przed którymi stoi wykrywanie defektu widzenia maszynowego.

Skalowalność i zdolność adaptacji algorytmów: Wraz z aktualizacją linii produkcyjnych lub zmianami w produktach algorytmy wykrywania defektów muszą być w stanie dostosować się do nowych sytuacji. Wymaga to algorytmów posiadania pewnego stopnia skalowalności i zdolności adaptacyjnych oraz możliwości samodzielnego dostosowywania i uczenia się na podstawie nowych danych i warunków środowiskowych.