大盤點(diǎn),！機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)面臨哪些挑戰(zhàn)？

發(fā)布時(shí)間：2024-01-25 16:29:21     作者：顯揚(yáng)科技

近年來,，科技日新月異,，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)被廣泛用于紡織、汽車零件,、半導(dǎo)體,、光伏組件等產(chǎn)品的產(chǎn)線中，大大提高了制造業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,。

由于產(chǎn)品質(zhì)量日益精進(jìn),，企業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)的要求也越來越高。由于不同企業(yè)對(duì)產(chǎn)品穩(wěn)定性和精度要求不同,，它們對(duì)于機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)的需求也各異,。

市場(chǎng)前景雖然開闊，但同時(shí),，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)也面臨著許多挑戰(zhàn),。那么機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)究竟面臨哪些挑戰(zhàn)呢？今天,，小編就帶大家了解一下,！


挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)量龐大,、冗余信息多、特征空間維度高

在實(shí)際應(yīng)用中,，機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè),，尤其是在線檢測(cè)，往往面臨數(shù)據(jù)量龐大,、冗余信息多,、特征空間維度高等問題，這些問題導(dǎo)致機(jī)器視覺設(shè)備從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足,，實(shí)時(shí)性不高,。

挑戰(zhàn)2：環(huán)境、光照,、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重因素影響

由于機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的信噪比一般較低,，因此常出現(xiàn)微弱信號(hào)難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分的情況。如何構(gòu)建穩(wěn)定,、可靠,、魯棒的檢測(cè)系統(tǒng)，以適應(yīng)光照變化,、噪聲以及其他外界不良環(huán)境的干擾,，是需要解決的問題之一。

挑戰(zhàn)3：缺陷類型多樣,、形態(tài)復(fù)雜

在機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)過程中,，檢測(cè)對(duì)象多樣、表面缺陷種類繁多,、形態(tài)多樣,、復(fù)雜背景，許多情況下,，缺陷類型產(chǎn)生的機(jī)理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關(guān)系不明確,，會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)設(shè)備對(duì)缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高,，缺陷目標(biāo)分割困難,。

同時(shí)，在檢測(cè)過程中,，很難找到“標(biāo)準(zhǔn)”圖像作為參照,，這給缺陷的檢測(cè)和分類帶來困難，造成識(shí)別率尚有待提高,。


挑戰(zhàn)4：缺乏足夠的缺陷樣本

在實(shí)際圖像采集過程中,，真實(shí)的缺陷數(shù)據(jù)較少，且表面缺陷種類繁多,，形式多樣,，缺陷特征的提取效率較低,。另外，模型對(duì)新產(chǎn)生的缺陷類型不能進(jìn)行正確識(shí)別,，不足以利用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練,。如何獲取足夠的缺陷樣本，保證在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確率是未來的研究方向之一,。

挑戰(zhàn)5：特征提取的復(fù)雜性與不確定性

傳統(tǒng)機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)方法依賴于特征模板的選擇及提取,，特征提取的好壞對(duì)整體檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度及性能有著決定性作用。傳統(tǒng)機(jī)器視覺的檢測(cè)方法需要人工提取特征信息,，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力,。如何參考模板精度，降低特征提取的復(fù)雜性與不確定性仍是值得進(jìn)一步研究的問題,。

顯揚(yáng)科技專注研發(fā)并產(chǎn)業(yè)化高速高清三維機(jī)器視覺設(shè)備,、智能協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)，使命是“讓人類高效地用好機(jī)器人”,。顯揚(yáng)科技創(chuàng)建了一個(gè)集高精度視覺傳感器,、智能協(xié)作機(jī)器人、智能感知與控制系統(tǒng)平臺(tái),，讓機(jī)器人更加智能,、可靠，適用于更多復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景,。
目前，顯揚(yáng)科技產(chǎn)品已成功應(yīng)用于食品,、電器,、陶瓷、物流,、教育科技,、新零售等行業(yè)。
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