Hvilke udfordringer står der i øjeblikket overfor Machine Vision Defect Detection?

Machine Vision Defect Detection er en nøgleteknologi inden for industriel automatisering, der er i stand til at øge produktionseffektiviteten og produktkvaliteten markant.  I praktiske anvendelser står Machine Vision Defect Detection overfor adskillige udfordringer.  Følgende giver en detaljeret analyse af disse udfordringer:

Stor datavolumen og langsom behandlingshastighed: I faktiske produktionslinjer er mængden af ​​billeddata, der skal påvises, ofte enorm, hvilket stiller ekstremt høje krav til behandlingshastighed. Traditionelle maskinvisionsalgoritmer kan støde på ydelsesflaskehalse, når man beskæftiger sig med store mængder data, hvilket fører til reduceret detektionshastighed og påvirker produktionslinjens effektivitet.

Mangfoldighed af defekttyper: Forskellige produkter kan udvise en lang række defekter med ekstremt komplekse typer. For eksempel udgør overfladearrasier, pletter, ujævn farve, deformation osv. Alle betydelige udfordringer til defektdetektion.  At designe et universelt detektionssystem, der er i stand til nøjagtigt at 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 kan påvirke kvaliteten af ​​indsamlede billeder og derved påvirke nøjagtigheden af ​​defektdetektion. For eksempel kan stærkt lys eller skygger forårsage, at visse områder overeksponeres eller undereksponeres på billedet, hvilket gør det umuligt at identificere defekter i dem.

Baggrundsstøj og interferensfaktorer: Baggrundsstøj på produktionslinjen, gensidig hindring mellem produkter og forskellige interferensfaktorer såsom støv- og vanddråber 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: Når produktionslinjer opgraderes eller produkter ændres, skal defektdetektionsalgoritmer være i stand til at tilpasse sig nye situationer. Dette kræver, at algoritmerne har en vis grad af skalerbarhed og tilpasningsevne, hvilket gør dem i stand til selvjustering og lærer baseret på nye data og miljøforhold.