Quais são os desafios atuais enfrentados pela detecção de defeitos da visão de máquina?

A detecção de defeitos da visão de máquina é uma tecnologia essencial no campo da automação industrial, que pode melhorar significativamente a eficiência da produção e a qualidade do produto.  No entanto, em aplicações práticas, a detecção de defeitos da visão de máquina enfrenta muitos desafios.  Aqui está uma análise detalhada desses desafios:

Grande quantidade de dados e velocidade de processamento lento: nas linhas de produção reais, a quantidade de dados de imagem que precisa ser detectada geralmente é muito grande, o que coloca demandas extremamente altas na velocidade de processamento. Os algoritmos tradicionais de visão de máquina podem encontrar gargalos de desempenho ao processar grandes quantidades de dados, resultando em velocidade de detecção reduzida e afetando a eficiência das linhas de produção.

A diversidade de tipos de defeitos: diferentes produtos podem ter vários tipos de defeitos e os tipos são extremamente complexos. Por exemplo, arranhões na superfície, manchas, cores irregulares, deformações, etc. Todos representam grandes desafios para a detecção de desertar.  Como projetar um sistema de detecção universal que possa identificar com precisão vários defeitos é um grande desafio no campo da visão da máquina.

O impacto da iluminação e das mudanças ambientais: em ambientes de produção reais, condições de iluminação e fatores ambientais geralmente são incertos, o que afeta diretamente a qualidade das imagens coletadas e, portanto, afeta a precisão da detecção de defeitos. Por exemplo, luz forte ou sombras podem fazer com que certas áreas sejam superexpostas ou subexpostas na imagem, resultando na incapacidade de identificar defeitos dentro delas.

Fatores de ruído de fundo e interferência: ruído de fundo na linha de produção, oclusão mútua entre produtos e vários fatores de interferência, como poeira, gotículas de água, etc., podem interferir na detecção de defeitos. Como eliminar essas interferências e melhorar a robustez da detecção é outro desafio enfrentado pela detecção de defeitos da visão de máquina.

Escalabilidade e adaptabilidade dos algoritmos: com a atualização de linhas de produção ou alterações nos produtos, os algoritmos de detecção de defeitos precisam ser capazes de se adaptar a novas situações. Isso exige que os algoritmos tenham um certo grau de escalabilidade e adaptabilidade e possam se ajustar e aprender com base em novos dados e condições ambientais.