Какие проблемы в настоящее время сталкиваются с обнаружением дефектов машинного зрения?

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

Большой объем данных и медленная скорость обработки: в фактических производственных линиях объем данных изображения, которые необходимо обнаружить, часто огромны, что представляет чрезвычайно высокие требования при скорости обработки. Традиционные алгоритмы машинного зрения могут столкнуться с узкими местами производительности при работе с большими объемами данных, что приводит к снижению скорости обнаружения и влиянию на эффективность производственной линии.

Разнообразие типов дефектов: различные продукты могут демонстрировать широкий спектр дефектов с чрезвычайно сложными типами. Например, царапины поверхности, пятна, неровный цвет, деформация и т. Д., Все представляют серьезные проблемы с обнаружением дефектов.  Проектирование универсальной системы обнаружения, способной 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 может напрямую повлиять на качество собранных изображений, тем самым влияя на точность обнаружения дефектов. Например, сильный свет или тени могут привести к переэкспонированию определенных областей или недоэкспонированы на изображении, что делает невозможным идентифицировать дефекты внутри них.

Фоновый шум и коэффициенты помех: фоновый шум на производственной линии, взаимная обструкция между продуктами и различные факторы интерференции, такие как капли пыли и воды, 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: по мере обновления производственных линий или изменения продуктов изменяются, алгоритмы обнаружения дефектов должны иметь возможность адаптироваться к новым ситуациям. Это требует, чтобы алгоритмы обладали определенной степенью масштабируемости и адаптивности, позволяя им самоуправляться и учиться на основе новых данных и условий окружающей среды.