Melyek a jelenlegi kihívások a gépi látáshiba -észlelés előtt?

A gépi látáshiba -észlelés kulcsfontosságú technológia az ipari automatizálás területén, amely jelentősen javíthatja a termelés hatékonyságát és a termékminőséget.  A gyakorlati alkalmazásokban azonban a gépi látáshiba -észlelés számos kihívással néz szembe.  Itt található ezeknek a kihívásoknak a részletes elemzése:

Nagy mennyiségű adat és lassú feldolgozási sebesség: A tényleges gyártósorokban a kimutatandó képadatok mennyisége gyakran nagyon nagy, ami rendkívül nagy igényeket mutat a feldolgozási sebességre. A hagyományos gépi látás algoritmusok nagy mennyiségű adat feldolgozásakor szűk keresztmetszetekkel találkozhatnak, ami csökkenti az észlelési sebességet és befolyásolja a gyártósorok hatékonyságát.

A hibátípusok sokfélesége: A különböző termékek különféle típusú hibákkal rendelkezhetnek, és a típusok rendkívül összetettek. Például a felszíni karcolások, foltok, egyenetlen színek, deformációk stb. Minden nagy kihívást jelentenek a hibák észlelése érdekében.  A gépi látás területén az univerzális észlelési rendszer megtervezése, amely pontosan azonosíthatja a különféle hibákat.

A világítás és a környezeti változások hatása: A tényleges termelési környezetben a világítási körülmények és a környezeti tényezők gyakran bizonytalanok, ami közvetlenül befolyásolja az összegyűjtött képek minőségét, és így befolyásolja a hibák észlelésének pontosságát. Például az erős fény vagy az árnyék bizonyos területeket túlexponálásra vagy alulexponálásra okozhat a képen, ami képtelen azonosítani a benne lévő hibákat.

Háttérzaj és interferencia tényezők: Háttérzaj a gyártósoron, a termékek közötti kölcsönös elzáródás és a különféle interferencia tényezők, például a por, a vízcseppek stb., Bármennyire zavarhatja a hibakutatást. Ezeknek a beavatkozásoknak a kiküszöbölése és az észlelés robusztusságának javítása egy másik kihívás, amelyet a gépi látáshiba -észlelés szembesül.

Az algoritmusok méretezhetősége és alkalmazkodóképessége: A gyártósorok vagy a termékek változásainak frissítésével a hibakutatási algoritmusoknak képesnek kell lenniük arra, hogy alkalmazkodjanak az új helyzetekhez. Ehhez az algoritmusokhoz bizonyos mértékű méretezhetőség és alkalmazkodóképesség, valamint az új adatok és a környezeti feltételek alapján önálló beállítást és tanulást igényelhet.