Vilka är de aktuella utmaningarna för upptäckt av maskinens syn?

Maskinvision Defect Detection är en nyckelteknologi inom området industriell automatisering, vilket kan förbättra produktionseffektiviteten avsevärt.  I praktiska tillämpningar står emellertid till detektering av maskinvisionsfel, många utmaningar.  Här är en detaljerad analys av dessa utmaningar:

Stor mängd data och långsam bearbetningshastighet: I faktiska produktionslinjer är mängden bilddata som måste upptäckas ofta mycket stor, vilket ställer extremt höga krav på bearbetningshastighet. Traditionella maskinsynsalgoritmer kan stöta på flaskhalsar för prestanda vid bearbetning av stora mängder data, vilket resulterar i reducerad detekteringshastighet och påverkar produktionslinjens effektivitet.

Mångfalden av defekttyper: Olika produkter kan ha olika typer av defekter, och typerna är extremt komplexa. Till exempel ytskrapor, fläckar, ojämna färger, deformationer etc. alla utgör stora utmaningar för att avverka detektering.  Hur man utformar ett universellt detekteringssystem som exakt kan identifiera olika defekter är en stor utmaning inom maskinens syn.

Effekterna av belysning och miljöförändringar: I faktiska produktionsmiljöer är belysningsförhållanden och miljöfaktorer ofta osäkra, vilket direkt påverkar kvaliteten på de insamlade bilderna och därmed påverkar noggrannheten för defektdetektering. Till exempel kan starkt ljus eller skuggor leda till att vissa områden är överexponerade eller underexponerade i bilden, vilket resulterar i oförmågan att identifiera defekter inom dem.

Bakgrundsbuller och interferensfaktorer: Bakgrundsbrus på produktionslinjen, ömsesidig tilltäppning mellan produkter och olika störningsfaktorer som damm, vattendroppar etc. kan alla störa defektdetektering. Hur man eliminerar dessa störningar och förbättrar detekteringens robusthet är en annan utmaning som möter av maskinvisionsfeldetektering.

Skalbarhet och anpassningsbarhet för algoritmer: Med uppgradering av produktionslinjer eller förändringar i produkter måste defektdetekteringsalgoritmer kunna anpassa sig till nya situationer. Detta kräver att algoritmer har en viss grad av skalbarhet och anpassningsbarhet och att kunna själv justera och lära sig baserat på nya data och miljöförhållanden.