Két típusú algoritmus a gépi látáshoz

A gépi látás egyik alapköve lett az ipari automatizációnak, amely lehetővé teszi a hatékony minőségbiztosítást és hibák észlelését. A gépi látás központjában az algoritmusok állnak, amelyek megpróbálják reprodukálni az emberi látószervi ítéletet. Ezeket az algoritmusokat két fő kategóriába sorolhatjuk: szabályalapú rendszerek és mély tanulási algoritmusok . Fontos megérteni elveiket, erősségeiket és korlátait annak érdekében, hogy optimalizáljuk alkalmazásukat valóságos helyzetekben.

Szabályalapú rendszerek

Szabályalapú algoritmusok: Ezek a rendszerek elemzik egy objektum bizonyos jellemzőit – például a színt, alakot vagy fényerősségértékeket – és összehasonlítják azokat az előírt küszöbértékekkel vagy mintákkal. Például:

• Egy foltos fehér papírlap jelezhető hibásnak, mivel a foltok fényerősségértéke eltér a háttértől.
• Egy olyan termék, amelynek hiányzik a szokványos logója (egy előre meghatározott minta) sablonillesztés segítségével megjelölve lesz (nem megfelelőként).

Előnyök :

Könnyű központba helyezése : Az egyértelműen meghatározott funkciók mintázatai után a szabályok programozása egyszerű.

Alacsony számítási költség : Minimális hardver igény a determinisztikus számítások miatt.

Korlátozások :

Gyenge környezeti alkalmazkodás : A fényezés, a kamera szögek és a termék pozíciója nagyon konzisztensnek kell maradnia.

Korlátozott alkalmazhatóság : Még a termék megjelenésében fellépő kisebb változások (pl., anyagszövet ingadozása) vagy nem rendszeres hibák (pl., véletlenszerű sránya) hamis ítéletekhez vezethetnek.

A gyakorlatban a szabályalapú rendszerek jól teljesítenek olyan nagyon kontrollált környezetekben, ahol a termékspecifikációk és ellenőrzési feltételek szigorúan standardizálva vannak. Azonban merevségük nyilvánvaló dinamikus vagy előre nem látható helyzetekben.

Mély tanulási algoritmusok: Tanulás a bonyolultságból

A mély tanulás az emberi kognitív folyamatokat imitálja neurális hálózatok betanításával vastag adathalmazokon. Ellenpéldául a szabályalapú rendszerekhez képest ezek az algoritmusok önállóan vonatkoztatják ki a jellemzőket a képekről, amely lehetővé teszi nekik, hogy bonyolult helyzeteket kezeljenek, például:

Irreguláris hibák észlelése (pl., véletlenszerű alakú csomópontok vagy foltok).

Objektumok különböztetése zavaros háttérben.

Előnyök :

Magas pontosság zavartalan környezetekben :ALKALMAZKODIK A VILÁGÍTÁS, SZÖGÉS ÉS TERMÉK INKONZISZTENCIÁK VÁLTOZÁSAIRA.

Általánosíthatóság : Miután betanították, a modellek új hibás mintákat tudnak felismerni a tanult kategóriák között.

Kihívások :

Adattörekvesség : A tanítás százokig vagy ezerig elcímekelt képet igényel, súlyos függőséggel a hibás mintákra. A gyártásban a hibák gyakran ritkák, ami hosszabb adatgyűjtési fázisokat igényel (hétiket vagy hónapokat).

Skalabilitási problémák : Az új termékspecifikációkra való áttérés általában kötelező újratanítást igényel, ami növeli az idő- és erőforrás-költségeket.

A megfelelő eszköz kiválasztása: a kontextus számít

A szabályalapú és a mély tanulási algoritmusok közötti választás specifikus használati esetekre függ:

Szabályalapú rendszerek jobban teljesítenek nagy térfogatú, szabványosított termelésben (pl. halványkomponensek), ahol a konzisztencia biztosítva van.

Mély tanulás kiválóan teljesíti a kis térfogatú, de nagy változhatóságú forgatókönyvekben (pl. szövet-hibák észlelése) vagy amikor a hibáknak nincsenek előrejelezhető mintázatai.

Kiemelkedően, keverékes megközelítések alakulnak ki. Például, szabályalapú szűrők felhasználhatók az összetett tanulási munkaterhelés csökkentésére képek előfeldolgozásával, míg a szintetikus adatgenerálás eszközei enyhítik a tanítási minták hiányát.

Következtetés

A gépi látás hatékonysága attól függ, hogy az algoritmusok képességeit igazítjuk az operatív valósághoz. A szabályalapú rendszerek egyszerűséget és sebességet kínálnak, de bonyolult, előre nem jelezhető környezetekben hanyatlalnak. A mély tanulás rugalmasságot és pontosságot biztosít, de jelentős kezdeti befektetést igényel. Végül, bármely rendszer stabilítása három tényezőre támaszkodik: a termék egyenletessége, a környezeti ellenőrzés és a minták sokfélesége. Ezeknek a változóknak a megfelelés biztosítja, hogy a gépi látás pontos és megbízható legyen.