Wat zijn de huidige uitdagingen voor het detecteren van machinevisie defect?

Detectie van het machinevisie is een belangrijke technologie op het gebied van industriële automatisering, die de productie -efficiëntie en productkwaliteit aanzienlijk kan verbeteren.  In praktische toepassingen staat echter voor het detecteren van machinevisie -defect veel uitdagingen.  Hier is een gedetailleerde analyse van deze uitdagingen:

Grote hoeveelheid gegevens en langzame verwerkingssnelheid: in werkelijke productielijnen is de hoeveelheid beeldgegevens die moeten worden gedetecteerd vaak erg groot, wat extreem hoge eisen stelt aan de verwerkingssnelheid. Traditionele machine -visie -algoritmen kunnen knelpunten tegen prestaties tegenkomen bij het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, wat resulteert in een verminderde detectiesnelheid en de efficiëntie van productielijnen beïnvloeden.

De diversiteit van defectentypen: verschillende producten kunnen verschillende soorten defecten hebben en de typen zijn uiterst complex. Bijvoorbeeld, oppervlakte krassen, vlekken, ongelijke kleuren, vervormingen, enz. Allen vormen grote uitdagingen voor defectdetectie.  Hoe een universeel detectiesysteem te ontwerpen dat verschillende defecten nauwkeurig kan identificeren, is een grote uitdaging op het gebied van machinevisie.

De impact van verlichting en veranderingen in het milieu: in werkelijke productieomgevingen zijn lichtomstandigheden en omgevingsfactoren vaak onzeker, wat direct de kwaliteit van de verzamelde beelden beïnvloedt en dus de nauwkeurigheid van defectdetectie beïnvloedt. Sterk licht of schaduwen kunnen er bijvoorbeeld voor zorgen dat bepaalde gebieden in het beeld overbelicht of onderbelicht zijn, wat resulteert in het onvermogen om defecten erin te identificeren.

Achtergrondruis en interferentiefactoren: achtergrondgeluid op de productielijn, wederzijdse occlusie tussen producten en verschillende interferentiefactoren zoals stof, waterdruppeltjes, enz., Kunnen allemaal interfereren met defectdetectie. Hoe deze interferenties te elimineren en de robuustheid van detectie te verbeteren, is een andere uitdaging waarmee de detectie van machinevisie defect wordt geconfronteerd.

Schaalbaarheid en aanpassingsvermogen van algoritmen: met het upgraden van productielijnen of veranderingen in producten, moeten defectdetectie -algoritmen zich kunnen aanpassen aan nieuwe situaties. Dit vereist dat algoritmen een zekere mate van schaalbaarheid en aanpassingsvermogen hebben, en in staat zijn om zichzelf aan te passen en te leren op basis van nieuwe gegevens en omgevingscondities.