Dua Jenis Algoritma untuk Visi Mesin

Visi mesin telah menjadi batu penjuru otomatisasi industri, memungkinkan pengendalian kualitas yang efisien dan deteksi cacat. Di intinya, visi mesin bergantung pada algoritma untuk mereplikasi penilaian visual manusia. Algoritma ini secara umum dapat dikategorikan menjadi dua jenis: sistem berbasis aturan dan algoritma pembelajaran mendalam . Memahami prinsip-prinsip, kekuatan, dan keterbatasan mereka sangat penting untuk mengoptimalkan aplikasi mereka dalam skenario dunia nyata.

Sistem berbasis aturan

Algoritma berbasis aturan: Sistem-sistem ini menganalisis fitur spesifik dari suatu objek—seperti warna, bentuk, atau nilai abu-abu—and membandingkannya dengan ambang batas atau pola yang telah ditetapkan. Misalnya:

• Selembar kertas putih dengan noda dapat ditandai sebagai cacat karena noda menunjukkan nilai abu-abu yang berbeda dari latar belakang.
• Produk yang tidak memiliki logo standar (pola yang telah didefinisikan) dianggap (tidak sesuai) melalui pencocokan templat.

Keuntungan :

Kemudahan Penempatan aturan-aturan tersebut mudah diprogram begitu pola fitur telah didefinisikan dengan baik.

Biaya komputasi rendah : Persyaratan perangkat keras minimal karena perhitungan deterministik.

Keterbatasan :

Tuntutan lingkungan yang kaku : Penerangan, sudut kamera, dan posisi produk harus tetap sangat konsisten.

Kemampuan beradaptasi terbatas : Bahkan variasi kecil dalam penampilan produk (misalnya, fluktuasi tekstur bahan) atau cacat tidak teratur (misalnya, goresan acak) dapat menyebabkan penilaian yang salah.

Dalam praktiknya, sistem berbasis aturan sangat unggul dalam lingkungan yang sangat terkendali di mana spesifikasi produk dan kondisi pemeriksaan distandarkan secara ketat. Namun, kekakuan mereka menjadi jelas dalam pengaturan dinamis atau tidak terduga.

Algoritma Pembelajaran Dalam: Belajar dari Kompleksitas

Pembelajaran dalam meniru proses kognitif manusia dengan melatih jaringan saraf pada kumpulan data yang besar. Berbeda dengan sistem berbasis aturan, algoritma ini secara mandiri mengekstraksi fitur dari gambar, memungkinkan mereka untuk menangani skenario kompleks seperti:

Mendeteksi cacat tidak teratur (misalnya, retakan atau noda berbentuk acak).

Membedakan objek di latar belakang yang berantakan.

Keuntungan :

Ketepatan tinggi dalam lingkungan kacau. : Menyesuaikan dengan variasi pencahayaan, sudut, dan ketidakkonsistenan produk.

Kemampuan umum : Setelah dilatih, model dapat mengenali pola cacat baru dalam kategori yang dipelajari.

Tantangan :

Kekurangan data : Pelatihan memerlukan ratusan hingga ribuan gambar berlabel, dengan ketergantungan besar pada sampel yang cacat. Dalam manufaktur, cacat sering kali jarang terjadi, sehingga memerlukan fase pengumpulan data yang lama (berminggu-minggu hingga berbulan-bulan).

Masalah skalabilitas : Berganti ke spesifikasi produk baru biasanya memerlukan pelatihan ulang dari awal, meningkatkan biaya waktu dan sumber daya.

Memilih Alat yang Tepat: Konteks Memiliki Peran

Pilihan antara algoritma berbasis aturan dan pembelajaran dalam (deep learning) bergantung pada kasus penggunaan tertentu:

Sistem berbasis aturan berkembang pesat dalam produksi berskala besar, yang terstandarisasi (misalnya, komponen semikonduktor) di mana konsistensi terjamin.

Pembelajaran dalam berkilauan dalam skenario dengan volume rendah dan variabilitas tinggi (misalnya, deteksi cacat pada tekstil) atau ketika cacat tidak memiliki pola yang dapat diprediksi.

Khususnya, pendekatan hibrida mulai muncul. Sebagai contoh, filter berbasis aturan dapat memproses gambar sebelumnya untuk mengurangi beban kerja pembelajaran mendalam, sementara alat generasi data sintetis mengurangi kekurangan sampel pelatihan.

Kesimpulan

Efektivitas visi mesin bergantung pada penyelarasan kemampuan algoritmik dengan kenyataan operasional. Sistem berbasis aturan menawarkan kesederhanaan dan kecepatan tetapi gagal dalam lingkungan yang tidak terduga. Pembelajaran mendalam memberikan fleksibilitas dan akurasi tetapi membutuhkan investasi awal yang signifikan. Pada akhirnya, stabilitas sistem apa pun bergantung pada tiga faktor: keseragaman produk, pengendalian lingkungan, dan keberagaman sampel. Menguasai variabel-variabel ini memastikan bahwa visi mesin memenuhi janjinya tentang presisi dan keandalan.