Jakie wyzwania stoją obecnie przed wykrywaniem defektów wizji maszynowej?

Wykrywanie defektów wizji maszynowej jest kluczową technologią w dziedzinie automatyzacji przemysłowej, zdolnej do znacznie zwiększenia wydajności produkcji i jakości produktu.  Jednak w praktycznych zastosowaniach wykrywanie defektów wizji maszynowej staje w obliczu licznych wyzwań.  Poniżej zawiera szczegółową analizę tych wyzwań:

Duża objętość danych i powolna prędkość przetwarzania: w rzeczywistych liniach produkcyjnych objętość danych obrazu, które należy wykryć, jest często ogromna, co stanowi wyjątkowo duże wymagania dotyczące prędkości przetwarzania. Tradycyjne algorytmy wizji maszynowej mogą napotkać wąskie gardła w zakresie wydajności w przypadku dużych ilości danych, co prowadzi do zmniejszonej prędkości wykrywania i wpływu na wydajność linii produkcyjnej.

Różnorodność typów defektów: Różne produkty mogą wykazywać szeroką gamę wad z niezwykle złożonymi typami. Na przykład zadrapania powierzchniowe, plamy, nierównomierny kolor, deformacja itp. Wszystkie stanowią poważne wyzwania w wykrywaniu defektów.  Projektowanie uniwersalnego systemu wykrywania zdolnego do dokładnego identyfikacji różnych wad jest głównym wyzwaniem w dziedzinie widzenia maszynowego.

Wpływ oświetlenia i zmian środowiskowych: W rzeczywistych środowiskach produkcyjnych warunki oświetlenia i czynniki środowiskowe są często niepewne, które mogą bezpośrednio wpływać na jakość zebranych obrazów, wpływając w ten sposób na dokładność wykrywania defektów. Na przykład silne światło lub cienie mogą powodować nadeksponowanie niektórych obszarów lub niedoświetlenie na obrazie, uniemożliwiając zidentyfikowanie defektów w nich.

Hałas i zakłócenia w tle: szum tła na linii produkcyjnej, wzajemna niedrożność między produktami oraz różne czynniki zakłócenia, takie jak krople kurzu i wody, 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: Ponieważ linie produkcyjne są aktualizowane lub zmieniają się produkty, algorytmy wykrywania defektów muszą być w stanie dostosować się do nowych sytuacji. Wymaga to od algorytmów posiadania pewnego stopnia skalowalności i zdolności adaptacyjnych, umożliwiając im samowystarczalność i uczenie się w oparciu o nowe dane i warunki środowiskowe.