현재 Machine Vision Defect Detection에 직면하고있는 과제는 무엇입니까?

Machine Vision Defect Detection은 생산 효율성과 제품 품질을 크게 향상시킬 수있는 산업 자동화 분야의 핵심 기술입니다.  그러나 실제 응용 분야에서 기계 비전 결함 감지는 수많은 과제에 직면 해 있습니다.  다음은 이러한 과제에 대한 자세한 분석을 제공합니다.

큰 데이터 볼륨과 느린 처리 ​​속도 : 실제 생산 라인에서 감지 해야하는 이미지 데이터의 양은 종종 엄청나게 처리 속도에 대해 매우 높은 수요가 있습니다. 기존의 기계 비전 알고리즘은 많은 양의 데이터를 처리 할 때 성능 병목 현상을 일으켜 탐지 속도를 줄이고 생산 라인의 효율에 영향을 미칩니다.

결함 유형의 다양성 : 다른 제품은 매우 복잡한 유형의 광범위한 결함을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 표면 스크래치, 얼룩, 고르지 않은 색, 변형 등은 모두 결함 감지에 중요한 도전을 제기합니다.  다양한 결함을 정확하게 식별 할 수있는 범용 탐지 시스템을 설계하는 것은 기계 비전 분야에서 중요한 과제입니다.

조명 및 환경 변화의 영향 : 실제 생산 환경에서 조명 조건 및 환경 적 요인은 종종 불확실하여 수집 된 이미지의 품질에 직접 영향을 미쳐 결함 감지의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 강한 빛이나 그림자로 인해 특정 영역이 이미지에서 과다 노출되거나 노출되지 않아서 그 안에 결함을 식별 할 수 없습니다.

배경 소음 및 간섭 요인 : 생산 라인의 배경 소음, 제품 간의 상호 폐쇄 및 먼지 및 물방울과 같은 다양한 간섭 요인은 모두 결함 감지를 방해 할 수 있습니다. 이러한 간섭을 제거하고 탐지의 견고성을 향상시키는 방법은 기계 비전 결함 감지의 또 다른 과제입니다.

알고리즘의 확장 성 및 적응성 : 생산 라인이 업그레이드되거나 제품이 변경됨에 따라 결함 감지 알고리즘은 새로운 상황에 적응할 수 있어야합니다. 이를 위해서는 알고리즘이 어느 정도의 확장 성과 적응성을 보유해야하므로 새로운 데이터 및 환경 조건에 따라 자기 조정 및 학습을 수행 할 수 있습니다.