Quels sont les défis actuels auxquels sont confrontés la détection des défauts de vision de la machine?

La détection des défauts de vision de la machine est une technologie clé dans le domaine de l'automatisation industrielle, ce qui peut améliorer considérablement l'efficacité de la production et la qualité des produits.  Cependant, dans les applications pratiques, la détection des défauts de vision machine est confrontée à de nombreux défis.  Voici une analyse détaillée de ces défis:

Une grande quantité de données et une vitesse de traitement lente: dans les lignes de production réelles, la quantité de données d'image qui doivent être détectées est souvent très importante, ce qui exprime des exigences extrêmement élevées sur la vitesse de traitement. Les algorithmes traditionnels de vision industrielle peuvent rencontrer des goulots d'étranglement de performances lors du traitement de grandes quantités de données, entraînant une vitesse de détection réduite et affectant l'efficacité des lignes de production.

La diversité des types de défauts: différents produits peuvent avoir différents types de défauts, et les types sont extrêmement complexes. Par exemple, les rayures de surface, les taches, les couleurs inégales, les déformations, etc. pose tous de grands défis pour la détection des défauts.  Comment concevoir un système de détection universel qui peut identifier avec précision divers défauts est un défi majeur dans le domaine de la vision machine.

L'impact de l'éclairage et des changements environnementaux: dans les environnements de production réels, les conditions d'éclairage et les facteurs environnementaux sont souvent incertains, ce qui affecte directement la qualité des images collectées et affecte ainsi la précision de la détection des défauts. Par exemple, une forte lumière ou des ombres peut entraîner une surexposition ou un sous-exposé de certaines zones dans l'image, entraînant l'incapacité d'identifier les défauts en leur sein.

Facteurs de bruit et d'interférence de fond: le bruit de fond sur la ligne de production, l'occlusion mutuelle entre les produits et divers facteurs d'interférence tels que la poussière, les gouttelettes d'eau, etc., peuvent tous interférer avec la détection des défauts. Comment éliminer ces interférences et améliorer la robustesse de la détection est un autre défi rencontré par la détection des défauts de vision industrielle.

Évolutivité et adaptabilité des algorithmes: avec la mise à niveau des lignes de production ou les changements dans les produits, les algorithmes de détection de défaut doivent être en mesure de s'adapter à de nouvelles situations. Cela nécessite que les algorithmes aient un certain degré d'évolutivité et d'adaptabilité, et de pouvoir s'auto ajuster et apprendre sur la base de nouvelles données et de nouvelles conditions environnementales.