Каковы текущие проблемы, стоящие перед обнаружением дефекта машинного зрения?

Обнаружение дефекта машинного зрения является ключевой технологией в области промышленной автоматизации, которая может значительно повысить эффективность производства и качество продукции.  Однако в практических приложениях обнаружение дефектов машинного зрения сталкивается с многими проблемами.  Вот подробный анализ этих проблем:

Большой объем данных и медленная скорость обработки: в фактических производственных линиях количество данных изображения, которые необходимо обнаружить, часто очень велик, что удовлетворяет крайне высокую потребность в скорости обработки. Традиционные алгоритмы машинного зрения могут столкнуться с узкими местами производительности при обработке больших объемов данных, что приводит к снижению скорости обнаружения и влияет на эффективность производственных линий.

Разнообразие типов дефектов: различные продукты могут иметь различные типы дефектов, а типы чрезвычайно сложны. Например, поверхностные царапины, пятна, неровные цвета, деформации и т. Д. Все представляют серьезные проблемы для обнаружения дефектов.  Как разработать универсальную систему обнаружения, которая может точно определить различные дефекты, является серьезной проблемой в области машинного зрения.

Влияние освещения и изменений окружающей среды: в реальных производственных средах условия освещения и факторы окружающей среды часто неопределенны, что напрямую влияет на качество собранных изображений и, таким образом, влияет на точность обнаружения дефектов. Например, сильный свет или тени могут привести к переэкспонированию определенных областей или неэкспонизированы на изображении, что приводит к неспособности идентифицировать дефекты внутри них.

Фоновый шум и факторы помех: фоновый шум на производственной линии, взаимная окклюзия между продуктами и различные факторы интерференции, такие как пыль, капли воды и т. Д., Все могут мешать обнаружению дефектов. Как устранить эти помехи и улучшить надежность обнаружения - еще одна проблема, с которой сталкивается обнаружение дефектов машинного зрения.

Масштабируемость и адаптивность алгоритмов: с модернизацией производственных линий или изменений в продуктах алгоритмы обнаружения дефектов должны иметь возможность адаптироваться к новым ситуациям. Это требует, чтобы алгоритмы имели определенную степень масштабируемости и адаптивности, а также для самостоятельной корректировки и обучения на основе новых данных и условий окружающей среды.