Hvad er de aktuelle udfordringer, som Machine Vision Defect Defect Detection?

Machine Vision Defect Detection er en nøgleteknologi inden for industriel automatisering, som kan forbedre produktionseffektiviteten og produktkvaliteten markant.  I praktiske anvendelser står Machine Vision Defect Detection overfor mange udfordringer.  Her er en detaljeret analyse af disse udfordringer:

Stor mængde data og langsom behandlingshastighed: I faktiske produktionslinjer er mængden af ​​billeddata, der skal detekteres, ofte meget store, hvilket stiller ekstremt høje krav til behandlingshastighed. Traditionelle maskinvisionsalgoritmer kan støde på ydelsesflaskehalse, når de behandler store mængder data, hvilket resulterer i reduceret detektionshastighed og påvirker effektiviteten af ​​produktionslinjer.

Mangfoldigheden af ​​defekttyper: Forskellige produkter kan have forskellige typer defekter, og typerne er ekstremt komplekse. For eksempel udgør overfladekraber, pletter, ujævne farver, deformationer osv. Alle store udfordringer til defektdetektion.  Sådan designes et universelt detektionssystem, der nøjagtigt kan identificere forskellige defekter, er en stor udfordring inden for maskinsyn.

Virkningen af ​​belysning og miljøændringer: I faktiske produktionsmiljøer er lysforhold og miljøfaktorer ofte usikre, hvilket direkte påvirker kvaliteten af ​​de indsamlede billeder og således påvirker nøjagtigheden af ​​defektdetektion. For eksempel kan stærkt lys eller skygger forårsage, at visse områder overeksponeres eller undereksponeres på billedet, hvilket resulterer i manglende evne til at identificere defekter i dem.

Baggrundsstøj og interferensfaktorer: Baggrundsstøj på produktionslinjen, gensidig okklusion mellem produkter og forskellige interferensfaktorer såsom støv, vanddråber osv. Kan alle forstyrre defektdetektion. Hvordan man eliminerer disse interferenser og forbedrer detektionens robusthed er en anden udfordring, som Machine Vision Defect Defect Detection.

Skalerbarhed og tilpasningsevne af algoritmer: Med opgradering af produktionslinjer eller ændringer i produkter skal defektdetektionsalgoritmer være i stand til at tilpasse sig nye situationer. Dette kræver, at algoritmer har en vis grad af skalerbarhed og tilpasningsevne og for at være i stand til at justere og lære baseret på nye data og miljøforhold.