อะไรคือความท้าทายในปัจจุบันที่ต้องเผชิญกับการตรวจจับข้อบกพร่องของการมองเห็นของเครื่อง?

การตรวจจับข้อบกพร่องของ Machine Vision เป็นเทคโนโลยีสำคัญในด้านระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ  อย่างไรก็ตามในการใช้งานจริงการตรวจจับข้อบกพร่องของการมองเห็นของเครื่องจะเผชิญกับความท้าทายมากมาย  นี่คือการวิเคราะห์โดยละเอียดของความท้าทายเหล่านี้:

ข้อมูลจำนวนมากและความเร็วในการประมวลผลที่ช้า: ในสายการผลิตจริงปริมาณข้อมูลภาพที่ต้องตรวจพบมักจะมีขนาดใหญ่มากซึ่งทำให้ความต้องการความเร็วสูงมากในการประมวลผล อัลกอริทึมการมองเห็นของเครื่องจักรแบบดั้งเดิมอาจพบคอขวดประสิทธิภาพเมื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากส่งผลให้ความเร็วในการตรวจจับลดลงและส่งผลต่อประสิทธิภาพของสายการผลิต

ความหลากหลายของประเภทข้อบกพร่อง: ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันอาจมีข้อบกพร่องประเภทต่าง ๆ และประเภทนั้นซับซ้อนมาก ตัวอย่างเช่นรอยขีดข่วนพื้นผิวคราบสีที่ไม่สม่ำเสมอการเสียรูปและอื่น ๆ ทั้งหมดก่อให้เกิดความท้าทายที่ดีในการตรวจจับข้อบกพร่อง  วิธีการออกแบบระบบตรวจจับสากลที่สามารถระบุข้อบกพร่องต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องเป็นความท้าทายที่สำคัญในด้านวิสัยทัศน์ของเครื่องจักร

ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงแสงและสิ่งแวดล้อม: ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงสภาพแสงและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมมักจะไม่แน่นอนซึ่งส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของภาพที่รวบรวมและส่งผลกระทบต่อความแม่นยำของการตรวจจับข้อบกพร่อง ตัวอย่างเช่นแสงหรือเงาที่แข็งแกร่งอาจทำให้บางพื้นที่ถูก overexposed หรือ underexposed ในภาพส่งผลให้ไม่สามารถระบุข้อบกพร่องภายในพวกเขา

เสียงรบกวนพื้นหลังและปัจจัยรบกวน: เสียงรบกวนจากสายการผลิตการอุดตันระหว่างผลิตภัณฑ์และปัจจัยการรบกวนต่าง ๆ เช่นฝุ่นละอองหยดน้ำ ฯลฯ อาจรบกวนการตรวจจับข้อบกพร่อง วิธีกำจัดการรบกวนเหล่านี้และปรับปรุงความทนทานของการตรวจจับเป็นอีกความท้าทายที่ต้องเผชิญโดยการตรวจจับข้อบกพร่องของเครื่องจักร

ความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการปรับตัวของอัลกอริทึม: ด้วยการอัพเกรดสายการผลิตหรือการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์อัลกอริทึมการตรวจจับข้อบกพร่องจำเป็นต้องสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้ สิ่งนี้ต้องการอัลกอริทึมเพื่อให้มีระดับความสามารถในการปรับขนาดและการปรับตัวได้ในระดับหนึ่งและเพื่อให้สามารถปรับตัวเองและเรียนรู้ได้จากข้อมูลใหม่และสภาพแวดล้อม