Twee soorten algoritmen voor machinevisie

Machine vision is geworden tot een hoeksteen van industriële automatisering, waarmee efficiënte kwaliteitscontrole en defectdetectie mogelijk worden. In zijn kern leunt machine vision op algoritmen om menselijke visuele beoordeling na te bootsen. Deze algoritmen kunnen breed gezien worden ingedeeld in twee typen: regelgebaseerde systemen en diep leerende algoritmen . Het begrijpen van hun principes, sterktes en beperkingen is cruciaal voor het optimaliseren van hun toepassingen in praktische situaties.

Regelgebaseerde systemen

Regelgebaseerde algoritmen: Deze systemen analyseren specifieke kenmerken van een object - zoals kleur, vorm of grijswaarden - en vergelijken ze met vastgestelde grenzen of patronen. Bijvoorbeeld:

• Een wit vel papier met vlekken kan worden gemarkeerd als defect omdat de vlekken een grijswaarde hebben die afwijkt van de achtergrond.
• Een product dat een standaardlogo mist (een vooraf gedefinieerd patroon) wordt als (niet-conform) beschouwd door middel van sjabloonovereenkomst.

Voordelen :

Gemakkelijke implementatie regels zijn eenvoudig te programmeren zodra de kenmerkpatronen goed gedefinieerd zijn.

Lage berekeningskosten : Minimale hardwarevereisten door deterministische berekeningen.

Beperkingen :

Strengere omgevingsvereisten : Verlichting, camera-standpunten en productpositie moeten zeer consistent blijven.

Beperkte aanpassingsvatbaarheid : Kleinere variaties in het uiterlijk van een product (bijv. fluctuaties in materiaaltegelijkheid) of onregelmatige gebreken (bijv. willekeurige krassen) kunnen leiden tot verkeerde oordelen.

In de praktijk presteren regelgebaseerde systemen uitstekend in hoog gecontroleerde omgevingen waar productspecificaties en inspectievoorwaarden streng gestandaardiseerd zijn. Hun broosheid wordt echter duidelijk in dynamische of onvoorspelbare situaties.

Deep Learning Algoritmes: Leren van Complexiteit

Deep learning imiteert menselijke cognitieve processen door neurale netwerken te trainen op grote datasets. In tegenstelling tot regelgebaseerde systemen extraheren deze algoritmes autonomously kenmerken uit afbeeldingen, wat hen in staat stelt complexe scenario's te hanteren zoals:

Onregelmatige gebreken detecteren (bijv. willekeurig gevormde barsten of vlekken).

Objecten onderscheiden in rommelige achtergronden.

Voordelen :

Hoge nauwkeurigheid in chaotische omgevingen : Past zich aan aan variaties in verlichting, hoeken en productonregelmatigheden.

Generaliseerbaarheid : Nadat ze zijn getraind, kunnen modellen nieuwe defectpatronen binnen geleerde categorieën herkennen.

Uitdagingen :

Gegevenshonger : Training vereist honderden tot duizenden gelabelde afbeeldingen, met een zware afhankelijkheid van defecte voorbeelden. In de productie zijn defecten vaak zeldzaam, wat langdurige gegevensverzamelingsfasen noodzakelijk maakt (weken tot maanden).

Schaalbaarheidsproblemen : Overschakelen naar een nieuwe productspecificatie vereist meestal opnieuw trainen vanaf scratch, wat de tijd en kosten inzet van bronnen verhoogt.

Kiezen van het juiste gereedschap: Context telt

De keuze tussen regelgebaseerde en diep leer-algoritmen hangt af van specifieke gebruiksscenario's:

Regelgebaseerde systemen bloeien op in hoge volumes, gestandaardiseerde productie (bijv., halveconductorencomponenten) waar consistentie gegarandeerd is.

Diep leer presteert uitstekend in scenario's met lage volumes en hoge variabiliteit (bijv., detectie van tekstenfouten) of wanneer gebreken geen voorspelbare patronen hebben.

Opvallend zijn de opkomst van hybride benaderingen. Bijvoorbeeld, regelgebaseerde filters kunnen afbeeldingen voorverwerken om diep leerworkloads te verminderen, terwijl hulpmiddelen voor synthetische gegevensgeneratie tekorten in trainingsvoorbeelden verlichten.

Conclusie

De effectiviteit van machinevisie hangt af van het alignen van algoritmische mogelijkheden met operationele realiteiten. Regelgebaseerde systemen bieden eenvoud en snelheid, maar struikelen in onvoorspelbare omgevingen. Diep leer biedt flexibiliteit en nauwkeurigheid, maar vereist een aanzienlijke initiële investering. Uiteindelijk hangt de stabiliteit van elk systeem af van drie factoren: productuniformiteit, milieucontrole en steekproefdiversiteit. Het beheersen van deze variabelen zorgt ervoor dat machinevisie voldoet aan haar belofte van precisie en betrouwbaarheid.