Những thách thức hiện tại phải đối mặt với việc phát hiện khuyết tật về thị lực máy là gì?

Phát hiện khiếm khuyết thị giác máy là một công nghệ chính trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm.  Tuy nhiên, trong các ứng dụng thực tế, phát hiện khiếm khuyết về thị lực máy phải đối mặt với nhiều thách thức.  Dưới đây là một phân tích chi tiết về những thách thức này:

Một lượng lớn dữ liệu và tốc độ xử lý chậm: Trong các dây chuyền sản xuất thực tế, lượng dữ liệu hình ảnh cần được phát hiện thường rất lớn, điều này đặt ra nhu cầu cực kỳ cao về tốc độ xử lý. Các thuật toán tầm nhìn máy truyền thống có thể gặp phải tắc nghẽn hiệu suất khi xử lý một lượng lớn dữ liệu, dẫn đến giảm tốc độ phát hiện và ảnh hưởng đến hiệu quả của các dây chuyền sản xuất.

Sự đa dạng của các loại khuyết tật: Các sản phẩm khác nhau có thể có nhiều loại khuyết tật khác nhau và các loại cực kỳ phức tạp. Ví dụ, vết trầy xước bề mặt, vết bẩn, màu sắc không đồng đều, biến dạng, v.v ... Tất cả đều đặt ra những thách thức lớn để loại bỏ phát hiện.  Làm thế nào để thiết kế một hệ thống phát hiện phổ quát có thể xác định chính xác các khiếm khuyết khác nhau là một thách thức lớn trong lĩnh vực tầm nhìn máy.

Tác động của ánh sáng và thay đổi môi trường: Trong môi trường sản xuất thực tế, điều kiện ánh sáng và các yếu tố môi trường thường không chắc chắn, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của các hình ảnh được thu thập và do đó ảnh hưởng đến độ chính xác của phát hiện khuyết tật. Ví dụ, ánh sáng hoặc bóng tối mạnh có thể khiến một số khu vực nhất định bị phơi nhiễm quá mức hoặc không bị ảnh hưởng trong hình ảnh, dẫn đến việc không thể xác định được các khuyết điểm trong chúng.

Các yếu tố nhiễu và nhiễu nền: tiếng ồn nền trên dây chuyền sản xuất, tắc lẫn nhau giữa các sản phẩm và các yếu tố nhiễu khác nhau như bụi, giọt nước, v.v., tất cả đều có thể cản trở phát hiện khuyết tật. Làm thế nào để loại bỏ các giao thoa này và cải thiện sự mạnh mẽ của phát hiện là một thách thức khác phải đối mặt với phát hiện khuyết tật về tầm nhìn của máy.

Khả năng mở rộng và khả năng thích ứng của các thuật toán: Với việc nâng cấp dây chuyền sản xuất hoặc thay đổi trong sản phẩm, các thuật toán phát hiện khiếm khuyết cần có thể thích ứng với các tình huống mới. Điều này đòi hỏi các thuật toán phải có một mức độ nhất định về khả năng mở rộng và khả năng thích ứng, và để có thể tự điều chỉnh và học dựa trên dữ liệu mới và các điều kiện môi trường.