Welke uitdagingen worden momenteel geconfronteerd met de detectie 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 machine -visie -defectdetectie echter voor tal van uitdagingen.  Het volgende biedt een gedetailleerde analyse van deze uitdagingen:

Grote datavolume en langzame verwerkingssnelheid: in werkelijke productielijnen is het volume van beeldgegevens dat moet worden gedetecteerd vaak enorm en stelt het extreem hoge eisen aan de verwerkingssnelheid. Traditionele machine -visie -algoritmen kunnen knelpunten tegen prestaties tegenkomen bij het omgaan met grote hoeveelheden gegevens, wat leidt tot verminderde detectiesnelheid en de efficiëntie van de productielijn beïnvloeden.

Diversiteit van defectentypen: verschillende producten kunnen een breed scala aan defecten vertonen met extreem complexe typen. Bijvoorbeeld, oppervlakte krassen, vlekken, ongelijke kleur, vervorming, enz., Vormen allemaal belangrijke uitdagingen voor het opdagen van defect.  Het ontwerpen van een universeel detectiesysteem dat in staat is om verschillende defecten nauwkeurig te identificeren, is een grote uitdaging op het gebied van machinevisie.

Impact van verlichting en veranderingen in het milieu: in werkelijke productieomgevingen zijn lichtomstandigheden en omgevingsfactoren vaak onzeker, die direct de kwaliteit van verzamelde beelden kunnen beïnvloeden, waardoor de nauwkeurigheid van defectdetectie wordt beïnvloed. Sterk licht of schaduwen kunnen er bijvoorbeeld voor zorgen dat bepaalde gebieden in het beeld overbelicht of onderbelicht zijn, waardoor het onmogelijk is om defecten erin te identificeren.

Achtergrondruis en interferentiefactoren: achtergrondgeluid op de productielijn, wederzijdse obstructie tussen producten en verschillende interferentiefactoren zoals stof- en waterdruppeltjes 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: naarmate productielijnen worden opgewaardeerd of producten veranderen, moeten defectdetectie -algoritmen zich kunnen aanpassen aan nieuwe situaties. Dit vereist dat de algoritmen een zekere mate van schaalbaarheid en aanpassingsvermogen bezitten, waardoor ze zichzelf kunnen aansluiten en leren op basis van nieuwe gegevens en omgevingscondities.