¿Cuáles son los desafíos actuales que enfrentan la detección de defectos de la visión artificial?

La detección de defectos de la visión artificial es una tecnología clave en el campo de la automatización industrial, que puede mejorar significativamente la eficiencia de producción y la calidad del producto.  Sin embargo, en aplicaciones prácticas, la detección de defectos de visión artificial enfrenta muchos desafíos.  Aquí hay un análisis detallado de estos desafíos:

Gran cantidad de datos y velocidad de procesamiento lenta: en las líneas de producción reales, la cantidad de datos de imagen que deben detectarse a menudo es muy grande, lo que pone demandas extremadamente altas en la velocidad de procesamiento. Los algoritmos tradicionales de visión artificial pueden encontrar cuellos de botella de rendimiento al procesar grandes cantidades de datos, lo que resulta en una velocidad de detección reducida y afectando la eficiencia de las líneas de producción.

La diversidad de tipos de defectos: los diferentes productos pueden tener varios tipos de defectos, y los tipos son extremadamente complejos. Por ejemplo, los rasguños de superficie, las manchas, los colores desiguales, las deformaciones, etc. Todos plantean grandes desafíos para la detección de defectos.  Cómo diseñar un sistema de detección universal que pueda identificar con precisión varios defectos es un desafío importante en el campo de la visión artificial.

El impacto de la iluminación y los cambios ambientales: en los entornos de producción reales, las condiciones de iluminación y los factores ambientales a menudo son inciertos, lo que afecta directamente la calidad de las imágenes recolectadas y, por lo tanto, afecta la precisión de la detección de defectos. Por ejemplo, la luz o las sombras fuertes pueden hacer que ciertas áreas se sobreexpusan o se subexpusen en la imagen, lo que resulta en la incapacidad de identificar defectos dentro de ellas.

Factores de ruido y interferencia de fondo: el ruido de fondo en la línea de producción, la oclusión mutua entre productos y varios factores de interferencia como el polvo, las gotas de agua, etc., pueden interferir con la detección de defectos. Cómo eliminar estas interferencias y mejorar la robustez de la detección es otro desafío que enfrenta la detección de defectos de la visión de la máquina.

Escalabilidad y adaptabilidad de los algoritmos: con la actualización de las líneas de producción o los cambios en los productos, los algoritmos de detección de defectos deben poder adaptarse a nuevas situaciones. Esto requiere que los algoritmos tengan un cierto grado de escalabilidad y adaptabilidad, y que puedan ajustarse y aprender en función de nuevos datos y condiciones ambientales.