กำลังเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างในการตรวจจับข้อบกพร่องของการมองเห็นของเครื่อง?

การตรวจจับข้อบกพร่องของ Machine Vision เป็นเทคโนโลยีสำคัญในด้านระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ  อย่างไรก็ตามในการใช้งานจริงการตรวจจับข้อบกพร่องของการมองเห็นของเครื่องจะเผชิญกับความท้าทายมากมาย  ต่อไปนี้ให้การวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับความท้าทายเหล่านี้:

ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และความเร็วในการประมวลผลช้า: ในสายการผลิตจริงปริมาณของข้อมูลภาพที่ต้องตรวจพบนั้นมักจะมีขนาดใหญ่มากโดยมีความต้องการสูงมากในการประมวลผลความเร็ว อัลกอริทึมการมองเห็นของเครื่องจักรแบบดั้งเดิมอาจพบคอขวดประสิทธิภาพเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมากนำไปสู่การลดความเร็วในการตรวจจับและส่งผลต่อประสิทธิภาพของสายการผลิต

ความหลากหลายของประเภทข้อบกพร่อง: ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันอาจแสดงข้อบกพร่องที่หลากหลายด้วยประเภทที่ซับซ้อนมาก ตัวอย่างเช่นรอยขีดข่วนพื้นผิวคราบสีที่ไม่สม่ำเสมอการเสียรูปเป็นต้นทั้งหมดเป็นความท้าทายที่สำคัญในการตรวจจับข้อบกพร่อง  การออกแบบระบบตรวจจับสากลที่สามารถระบุข้อบกพร่องต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องเป็นความท้าทายที่สำคัญในด้านการมองเห็นของเครื่องจักร

ผลกระทบของแสงและการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อม: ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงสภาพแสงและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมมักจะไม่แน่นอนซึ่งอาจส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของภาพที่รวบรวมซึ่งส่งผลต่อความแม่นยำของการตรวจจับข้อบกพร่อง ตัวอย่างเช่นแสงหรือเงาที่แข็งแกร่งอาจทำให้บางพื้นที่ถูก overexposed หรือ underexposed ในภาพทำให้เป็นไปไม่ได้ที่จะระบุข้อบกพร่องภายใน

เสียงรบกวนพื้นหลังและปัจจัยรบกวน: เสียงรบกวนจากสายการผลิตการอุดตันระหว่างผลิตภัณฑ์และปัจจัยการรบกวนต่าง ๆ เช่นฝุ่นละอองและหยดน้ำอาจรบกวนการตรวจจับข้อบกพร่อง วิธีกำจัดการรบกวนเหล่านี้และปรับปรุงความทนทานของการตรวจจับเป็นอีกความท้าทายที่ต้องเผชิญโดยการตรวจจับข้อบกพร่องของเครื่องจักร

ความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการปรับตัวของอัลกอริทึม: เมื่อสายการผลิตได้รับการอัพเกรดหรือเปลี่ยนผลิตภัณฑ์อัลกอริทึมการตรวจจับข้อบกพร่องจะต้องสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้ สิ่งนี้ต้องการอัลกอริทึมในการมีระดับความสามารถในการปรับขนาดและการปรับตัวได้ในระดับหนึ่งทำให้พวกเขาสามารถปรับตัวเองและเรียนรู้ตามข้อมูลใหม่และสภาพแวดล้อม