Quali sono le attuali sfide che devono affrontare il rilevamento dei difetti della visione artificiale?

Il rilevamento dei difetti della visione macchina è una tecnologia chiave nel campo dell'automazione industriale, che può migliorare significativamente l'efficienza della produzione e la qualità del prodotto.  Tuttavia, in applicazioni pratiche, il rilevamento dei difetti della visione macchina affronta molte sfide.  Ecco un'analisi dettagliata di queste sfide:

Grande quantità di dati e velocità di elaborazione lenta: nelle linee di produzione effettive, la quantità di dati sull'immagine che deve essere rilevata è spesso molto grande, il che pone richieste estremamente elevate sulla velocità di elaborazione. Gli algoritmi di visione macchina tradizionali possono incontrare colli di bottiglia per le prestazioni durante l'elaborazione di grandi quantità di dati, con conseguente riduzione della velocità di rilevamento e influenzare l'efficienza delle linee di produzione.

La diversità dei tipi di difetti: diversi prodotti possono avere vari tipi di difetti e i tipi sono estremamente complessi. Ad esempio, graffi di superficie, macchie, colori irregolari, deformazioni, ecc. Tutti pongono grandi sfide per il rilevamento dei difetti.  Come progettare un sistema di rilevamento universale in grado di identificare accuratamente vari difetti è una grande sfida nel campo della visione macchina.

L'impatto dell'illuminazione e dei cambiamenti ambientali: negli ambienti di produzione effettivi, le condizioni di illuminazione e i fattori ambientali sono spesso incerti, il che influisce direttamente sulla qualità delle immagini raccolte e quindi influisce sull'accuratezza del rilevamento dei difetti. Ad esempio, una luce o ombre forti possono causare sovraesposta o sottoboscesso alcune aree nell'immagine, con conseguente incapacità di identificare difetti al loro interno.

Il rumore di fondo e i fattori di interferenza: il rumore di fondo sulla linea di produzione, l'occlusione reciproca tra i prodotti e vari fattori di interferenza come polvere, gocce d'acqua, ecc., Possono interferire con il rilevamento dei difetti. Come eliminare queste interferenze e migliorare la solidità del rilevamento è un'altra sfida affrontata dal rilevamento dei difetti della visione macchina.

Scalabilità e adattabilità degli algoritmi: con l'aggiornamento delle linee di produzione o dei cambiamenti nei prodotti, gli algoritmi di rilevamento dei difetti devono essere in grado di adattarsi a nuove situazioni. Ciò richiede che gli algoritmi abbiano un certo grado di scalabilità e adattabilità e di essere in grado di autoprimi e apprendimento in base a nuovi dati e condizioni ambientali.