Quali sfide stanno affrontando attualmente il rilevamento dei difetti della visione macchina?

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

Volume di dati di grandi dimensioni e velocità di elaborazione lenta: nelle linee di produzione effettive, il volume dei dati di immagine che deve essere rilevato è spesso enorme, ponendo richieste estremamente elevate sulla velocità di elaborazione. Gli algoritmi tradizionali per la visione macchina possono incontrare strozzature per prestazioni quando si tratta di grandi quantità di dati, portando a una ridotta velocità di rilevamento e influenzando l'efficienza della linea di produzione.

Diversità dei tipi di difetti: diversi prodotti possono mostrare una vasta gamma di difetti con tipi estremamente complessi. Ad esempio, graffi di superficie, macchie, colore irregolare, deformazione, ecc., Tutti pongono sfide significative per il rilevamento dei difetti.  Progettare un sistema di rilevamento universale in grado di identificare accuratamente vari difetti è una grande sfida nel campo della visione macchina.

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 può influenzare direttamente la qualità delle immagini raccolte, influenzando così l'accuratezza del rilevamento dei difetti. Ad esempio, una forte luce o ombre può causare sovraesposta o sottoboscesso alcune aree nell'immagine, rendendo impossibile identificare i difetti al loro interno.

Fattori di rumore e interferenza di fondo: rumore di fondo sulla linea di produzione, ostruzione reciproca tra prodotti e vari fattori di interferenza come la polvere e le gocce d'acqua 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: poiché le linee di produzione vengono aggiornate o cambiano i prodotti, gli algoritmi di rilevamento dei difetti devono essere in grado di adattarsi a nuove situazioni. Ciò richiede agli algoritmi di possedere un certo grado di scalabilità e adattabilità, consentendo loro di auto-regolarsi e apprendere in base a nuovi dati e condizioni ambientali.