การวิเคราะห์ข้อได้เปรียบของอัลกอริทึมการมองเห็นอย่างลึกซึ้งในการตรวจจับข้อบกพร่อง

ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของการผลิตอัจฉริยะวิธีการควบคุมคุณภาพของผลิตภัณฑ์อย่างมีประสิทธิภาพได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการปรับปรุงความสามารถในการแข่งขันหลักของ บริษัท ผู้ผลิต แม้ว่าแบบดั้งเดิมระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักรมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจสอบอุตสาหกรรมยังมีข้อ จำกัด มากมายที่ไม่สามารถแก้ไขได้ในสถานการณ์ข้อบกพร่องที่ซับซ้อน ตอนนี้ด้วยการวิจัยที่สำคัญเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการเรียนรู้กล้อง 3 มิติและกล้องอัจฉริยะที่มีการจดจำภาพที่ทรงพลังและความสามารถในการเรียนรู้ปัญหาของการตรวจจับข้อบกพร่องจะค่อยๆได้รับการแก้ไข

ต่อไปนี้จะวิเคราะห์ค่าแอปพลิเคชันของอัลกอริทึมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการตรวจจับข้อบกพร่องจากหลายแง่มุมเช่นข้อ จำกัด ของการตรวจจับแบบดั้งเดิมข้อได้เปรียบทางเทคนิคของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกรณีแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมและแนวโน้มการพัฒนาในอนาคต

1. ข้อ จำกัด ของอัลกอริทึมภาพแบบดั้งเดิม

ในระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักรแบบดั้งเดิมอัลกอริทึมการตรวจจับส่วนใหญ่คือการตั้งค่ารหัสด้วยตนเองและกฎคงที่เช่นการตรวจจับขอบการแบ่งส่วนสี ฯลฯ แม้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้สามารถบรรลุผลการรับรู้ที่ดีในภาพที่มีโครงสร้างที่ชัดเจนและความคมชัดที่ชัดเจน

สัณฐานวิทยาข้อบกพร่องนั้นซับซ้อนขอบเบลอและตำแหน่งเป็นแบบสุ่ม

แสงที่ไม่สม่ำเสมอหรือการสะท้อนสิ่งแวดล้อมนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงความคมชัดของภาพ

พื้นผิวของผลิตภัณฑ์มีความหลากหลายและเป็นเรื่องง่ายที่จะระบุกระบวนการปกติที่ผิดพลาดเป็นข้อบกพร่อง

ผลิตภัณฑ์ใหม่จะถูกแทนที่บ่อยครั้งและกฎการตรวจจับและแม่แบบจะต้องมีการปรับอย่างต่อเนื่อง

ในสถานการณ์ข้างต้นอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมมักจะไม่สามารถบรรลุ "การรับรู้สากล" และจำเป็นต้องพึ่งพาการเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์ด้วยตนเองอย่างต่อเนื่องซึ่งมีค่าใช้จ่ายในการพัฒนาที่สูงและการบำรุงรักษาที่ยากลำบาก ความสอดคล้องของการตรวจจับนั้นไม่ดีและเป็นเรื่องยากที่จะรองรับความต้องการของสายการผลิตอัตโนมัติขนาดใหญ่

2. การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งช่วยให้การตรวจจับข้อบกพร่องที่ชาญฉลาด

อัลกอริธึมการเรียนรู้อย่างลึกล้ำโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่พัฒนาขึ้นจากแพลตฟอร์มที่ฝังตัวพร้อมอัลกอริทึม VM ในตัวและอุปกรณ์เสริมที่ยืดหยุ่นและหลากหลายได้เปลี่ยนโหมดการตรวจจับแบบดั้งเดิมอย่างสมบูรณ์ ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสามารถแยกคุณสมบัติที่สำคัญโดยอัตโนมัติโดยการฝึกอบรมข้อมูลภาพจำนวนมากเพื่อให้ได้การจดจำข้อบกพร่องที่แม่นยำและมั่นคงยิ่งขึ้น

ข้อดีที่สำคัญของมัน ได้แก่ :

ไม่จำเป็นต้องมีการออกแบบคุณสมบัติด้วยตนเอง: ระบบสามารถแยกคุณสมบัติข้อบกพร่องที่เป็นตัวแทนได้มากที่สุดโดยอัตโนมัติจากภาพเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการรับรู้

ความทนทานและความทนทานสูง: มีการปรับตัวที่แข็งแกร่งกับการเปลี่ยนแปลงของแสงการรบกวนพื้นหลังมุมการจัดวางผลิตภัณฑ์ ฯลฯ

ความสามารถในการวางนัยทั่วไปที่แข็งแกร่ง: สามารถรับมือกับผลิตภัณฑ์หลายประเภทและข้อบกพร่องที่หลากหลายและสามารถนำไปใช้ในแบทช์หลังจากการฝึกอบรมเพียงครั้งเดียว

ผลลัพธ์การสร้างภาพที่ชัดเจน: ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีเช่นแผนที่ความร้อนและแผนที่การแบ่งส่วนผลการตรวจจับจะมองเห็นได้อย่างสังหรณ์ใจซึ่งสะดวกสำหรับการตรวจสอบย้อนกลับและการเพิ่มประสิทธิภาพ

นอกจากนี้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งยังสามารถร่วมมือกับแบบจำลองงานเช่นการจำแนกภาพการตรวจจับเป้าหมายและการแบ่งส่วนความหมายเพื่อให้ได้ความสามารถในการตรวจจับที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเช่นการค้นหาพื้นที่ข้อบกพร่องการกำหนดประเภทข้อบกพร่องและแม้แต่การทำนายแนวโน้มข้อบกพร่อง

3. กรณีแอปพลิเคชันอุตสาหกรรม: การตรวจจับข้อต่อประสานในการผลิตอิเล็กทรอนิกส์

ใช้ บริษัท ผู้ผลิตอิเล็กทรอนิกส์เมื่อเร็ว ๆ นี้เราทำหน้าที่เป็นตัวอย่าง: ลูกค้ารายนี้ส่วนใหญ่ดำเนินการตรวจสอบอย่างเต็มรูปแบบเกี่ยวกับข้อต่อประสานของบอร์ด PCB ในสายการผลิตรวมถึงข้อบกพร่องหลายประเภทเช่นข้อต่อการรั่วไหลของการรั่วไหลวงจรลัดวงจรและส่วนประกอบที่หายไป

ในตอนแรกใช้โซลูชันภาพแบบดั้งเดิม เนื่องจากข้อต่อบัดกรีขนาดเล็กและการสะท้อนที่แข็งแกร่งความแม่นยำในการตรวจจับจึงไม่สามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดการจัดส่งได้และอัตราการตรวจจับที่ผิดพลาดค่อนข้างสูง ช่างเทคนิคใช้การจำแนกภาพการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและเทคโนโลยีการแบ่งส่วนเพื่อออกแบบและปรับใช้ชุดของแบบจำลองการตรวจจับที่กำหนดเอง:

ใช้กล้องอุตสาหกรรมความละเอียดสูงที่มีแหล่งกำเนิดแสงหลายมุมเพื่อรวบรวมภาพ

สร้างฐานข้อมูลข้อบกพร่องข้อบกพร่องหลายตัวอย่าง

ด้วยอุปกรณ์เสริมที่ยืดหยุ่นและหลากหลายและส่วนประกอบแบบแยกส่วนสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการของแอปพลิเคชันที่เปลี่ยนแปลง

ในที่สุดความแม่นยำในการผลิตสายการผลิตได้รับการปรับปรุงอัตราการตรวจจับที่ผิดพลาดจะลดลงและความต้องการของลูกค้าสำหรับคุณภาพการผลิตจะได้รับ ต่อมาโครงการประสบความสำเร็จในการปรับใช้การประมวลผล EDGE และความเร็วในการตรวจจับก็ดีขึ้นเช่นกันตามข้อกำหนดประสิทธิภาพการผลิตของลูกค้าอย่างเต็มที่

4. อุตสาหกรรมที่ใช้งานได้อย่างกว้างขวางส่งเสริมการอัพเกรดการผลิตอัจฉริยะ

การตรวจสอบด้วยภาพการเรียนรู้อย่างลึกนั้นไม่เพียง แต่ใช้กับการผลิตทางอิเล็กทรอนิกส์เท่านั้น แต่ยังอยู่ในอุตสาหกรรมต่อไปนี้ด้วย:

การผลิตรถยนต์: ไฟหน้า, รอยเชื่อม, รอยขีดข่วนพื้นผิวและข้อบกพร่องของชิ้นส่วน;

การประมวลผลโลหะ: แผ่นอลูมิเนียม, การตรวจสอบพื้นผิวขดลวดเหล็ก, รอยแตก, การระบุตัวตนของสิ่งแปลกปลอม;

แก้วและเซรามิกส์: การระบุข้อบกพร่องของวัสดุที่โปร่งใสเช่นรอยแตกฟองอากาศสีดำ;

บรรจุภัณฑ์และการพิมพ์: การตรวจหาปัญหาเช่นการพิมพ์ที่ขาดหายไปบาร์โค้ดเบลอและซีลที่หัก

แบตเตอรี่พลังงานใหม่: การตรวจหาข้อบกพร่องเล็กน้อยเช่นรอยขีดข่วนบนเสาขอบที่แตก, สิ่งแปลกปลอมลัดวงจร

ไม่ว่าจะเป็นการผลิตแบทช์ที่ได้มาตรฐานหรือโหมดการผลิตที่หลากหลายแบทช์ขนาดเล็กการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสามารถให้บริการโซลูชั่นที่ปรับตัวได้สูงลดการพึ่งพาด้วยตนเองและปรับปรุงอัตราผลตอบแทนและความสามารถในการแข่งขันของแบรนด์

ในฐานะผู้ให้บริการโซลูชั่นมืออาชีพในด้านการมองเห็นของเครื่องจักร Zhixiang Shijue ได้สะสมประสบการณ์มากมายในการตรวจสอบด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เราจะยังคงขยายแพลตฟอร์มอัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์สร้างสถานการณ์การลงจอดมากขึ้นในอุตสาหกรรมหลักเช่นอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์รถยนต์การดูแลทางการแพทย์และเซมิคอนดักเตอร์และให้บริการลูกค้าด้วยระบบตรวจสอบอัจฉริยะที่กำหนดเอง

หาก บริษัท ของคุณกำลังเผชิญกับความท้าทายในการตรวจจับข้อบกพร่องยินดีต้อนรับสู่ติดต่อ Zhixiang Shijue- เราจะให้บริการโซลูชั่นวิสัยทัศน์อัจฉริยะที่เป็นมืออาชีพมีประสิทธิภาพและเป็นไปได้!