Was sind die aktuellen Herausforderungen, denen sich die Erkennung von Machine Vision Defekt gegenübersieht?

Die Erkennung von Machine Vision Defekt ist eine Schlüsseltechnologie im Bereich der industriellen Automatisierung, die die Produktionseffizienz und die Produktqualität erheblich verbessern kann.  In praktischen Anwendungen steht die Erkennung von Machine Vision Defekt jedoch mit vielen Herausforderungen.  Hier finden Sie eine detaillierte Analyse dieser Herausforderungen:

Eine große Datenmenge und die langsame Verarbeitungsgeschwindigkeit: In den tatsächlichen Produktionsleitungen ist die Menge der Bilddaten, die erkannt werden müssen, häufig sehr groß, was extrem hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit stellt. Herkömmliche Algorithmen für Maschinenvisionen können bei der Verarbeitung großer Datenmengen auf Leistungs Engpässe auftreten, was zu einer verringerten Erkennungsgeschwindigkeit und der Auswirkungen der Effizienz von Produktionslinien führt.

Die Vielfalt der Defekttypen: Unterschiedliche Produkte können verschiedene Arten von Defekten aufweisen und die Typen sind äußerst komplex. Zum Beispiel haben Oberflächenkratzer, Flecken, ungleiche Farben, Deformationen usw. alle große Herausforderungen für die Erkennung von Defekten.  Wie man ein universelles Erkennungssystem entwirft, das verschiedene Defekte genau identifizieren kann, ist eine große Herausforderung im Bereich des Maschinenaufsatzes.

Die Auswirkungen von Beleuchtung und Umweltveränderungen: In den tatsächlichen Produktionsumgebungen sind Beleuchtungsbedingungen und Umgebungsfaktoren häufig ungewiss, was die Qualität der gesammelten Bilder direkt beeinflusst und somit die Genauigkeit der Defekterkennung beeinflusst. Zum Beispiel können starke Licht oder Schatten dazu führen, dass bestimmte Bereiche im Bild überbelichtet oder unterbelichtet werden, was dazu führt, dass sie nicht in ihnen Defekte identifizieren.

Hintergrundgeräusch- und Interferenzfaktoren: Hintergrundrauschen auf der Produktionslinie, gegenseitiger Verschluss zwischen Produkten und verschiedenen Interferenzfaktoren wie Staub, Wassertröpfchen usw. können alle den Defekterweis beeinträchtigen. Wie man diese Interferenzen beseitigt und die Robustheit der Erkennung verbessert, ist eine weitere Herausforderung für die Erkennung von Maschinenauflagen.

Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit von Algorithmen: Mit der Verbesserung von Produktionslinien oder Änderungen der Produkte müssen Defekt -Erkennungsalgorithmen in der Lage sein, sich an neue Situationen anzupassen. Dies erfordert, dass Algorithmen ein gewisses Maß an Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit aufweisen und sich selbst anpassen und lernen können, basierend auf neuen Daten und Umgebungsbedingungen.