Dva vrsti algoritmov za strojno videz

Strojna videokontrola je postala temeljnega pomena za industrijsko avtomacijo, omogočajoč učinkovito nadzorovanje kakovosti in zaznavo defektov. V središču strojne videokontrole ležijo algoritmi, ki poskušajo ponoviti človeško vizualno sodbo. Ti algoritmi se lahko splošno razdelijo na dva tipa: sistemi zasnovani na pravilih in algoritme globinskega učenja . Razumevanje njihovih načeli, moči in omejitev je ključno za optimizacijo njihovih uporab v resničnih scenarijih.

Sistemi zasnovani na pravilih

Algoritmi na podlagi pravil: Ti sistemi analizirajo določene značilnosti objekta – kot so barva, oblika ali sivinske vrednosti – in jih primerjajo s pogojevenimi meji ali vzorci. Primer:

• Beli list papirja s pletave je mogoče označiti kot defektiven, ker pletave prikazujejo sivinsko vrednost, ki se razlikuje od ozadja.
• Izdelek brez standardnega loga (preddefiniranega vzorca) je skozi ujemanje vzorcev določen kot (neusklajen).

Prednosti :

Preprost postopek namestitve pravila so enostavna za programiranje, ko so značilnosti vzorcev dobro določene.

Nizak računski strošek : Minimalne zahteve po stroji, zaradi določnih izračunov.

Omejitve :

Železno okoljske zahteve : Osvetlitev, kote kamero in položaj produkta morajo ostati zelo konzistentni.

Omejena prilagodljivost : Čakaj so šibke odstopanja v izgledu izdelka (npr. fluktuacije teksture materiala) ali neredne defektnosti (npr. naključni crape) lahko povzročijo napacne ocene.

V praksi se pravilo-podloženi sistemi izkazujejo v visoko nadzorovanih okoljih, kjer so specifikacije izdelka in pogoji pregledovanja strogo standardizirani. Vendar pa se njihova krhopljivost pokaže v dinamičnih ali nepredvidljivih okoliščinah.

Algoritmi globinskog učenja: Učenje iz kompleksnosti

Globinsko učenje podrlaža človeške kognitivne procese s treningom nevronske mreže na obsežnih zbirkah podatkov. V nasprotju z pravilo-podloženimi sistemii, ti algoritmi avtonomno izvajajo funkcije iz slik, kar jim omogoča obravnavo kompleksnih scenarijev, kot so:

Zaznavanje nerednih defektnosti (npr. naključno oblikovanih trbin ali piko).

Razlikovanje predmetov na zakitnih ozadjih.

Prednosti :

Visoka natančnost v haotičnih okoljih : Prilagaja se spreminjanjem osvetlitve, kotom in neposrednim neustreznostim izdelkov.

Splošnost : Ko so izkušeni, modeli lahko prepoznavajo nove oblike defektov znotraj naučenih kategorij.

Izviječnice :

Goljuf po podatkih : Zgorajšanje zahteva sto do tisoč oznacenih slik, z močno odvisnostjo od defektivnih vzorcev. V proizvodnji so defekti pogosto redki, kar zahteva dolgotrajne faze zbiranja podatkov (tedni do mesecev).

Problemi pri skaliranju : Prehod na novo izdelno specificacijo tipično zahteva ponovno zgorajšanje od začetka, kar poveča stroške časa in virov.

Izbiro pravilnega orodja določa kontekst

Izbira med pravilno baziranimi in algoritmi temelječ na globokem učenju odvisi od določenih uporabnih primerov:

Sistemi zasnovani na pravilih prosperirajo v visoko obremenjeni, standardizirani proizvodnji (npr. komponente polprevodnikov), kjer je zagotovljena konzistenca.

Globoko učenje se izkazuje v primerih z nizkim obremenjenjem in visoko spremenljivostjo (npr. odkrivanje pomanjkljivosti v tekstilu) ali ko pomanjkljivosti ne sledijo predvidljivim vzorcem.

Vredno poudariti je, da se pojavljujejo hibridni pristopi. Na primer, pravilno usmerjeni filtri lahko predobdelujejo slike, da zmanjšajo delovne obremenitve globinskega učenja, medtem ko orodja za sintetično generiranje podatkov zmanjšujejo pomanjkanje vzorcev za učenje.

Zaključek

Učinkovitost strojne videoposebnosti odvisi od poravnave algoritmskih možnosti z operacijskimi resnicami. Pravilno usmerjeni sistemi ponujajo preprostost in hitrost, vendar pa se ne izkazujejo v nepredvidljivih okoljih. Globinsko učenje zagotavlja fleksibilnost in natančnost, vendar zahteva znatno začetno vlaganje. Končno stabilnost katerega koli sistema odvisi od treh faktorjev: produktske enakomernosti, okoljske kontrole in raznolikosti vzorcev. Ovladovanje teh spremenljivk zagotavlja, da bo strojna videoposebnost izpolnila svojo obljubo natančnosti in zanesljivosti.