Två typer av algoritmer för maskinvisuell

Maskinvision har blivit en hörnsten i industriell automatisering, vilket möjliggör effektiv kvalitetskontroll och felupptäckt. I grunden bygger maskinvision på algoritmer för att replikera människans visuella bedömning. Dessa algoritmer kan delas in i två huvudkategorier: regelbaserade system och djupinlärningsalgoritmer . Att förstå deras principer, styrkor och begränsningar är avgörande för att optimera deras tillämpningar i verkligheten.

Regelbaserade system

Regelbaserade algoritmer: Dessa system analyserar specifika egenskaper hos ett objekt – som färg, form eller gråskalévärden – och jämför dem mot etablerade trösklar eller mönster. Till exempel:

• Ett vit ark papper med fläckar kan markeras som defekt eftersom fläckarna visar ett gråskalévärde som skiljer sig från bakgrunden.
• Ett produkt utan det standardlogo (ett fördefinierat mönster) anses (icke-konformerande) genom mallmatchning.

Fördelar :

Enkelt att använda reglerna är enkla att programmera när funktionss mönster är väldefinierade.

Låg beräkningskostnad : Minima krav på hårdvara tack vare deterministiska beräkningar.

Begränsningar :

Stränga miljökrav : Belysning, kameravinklar och produktpositionering måste förbli högst konsekventa.

Begränsad anpassningsförmåga : Även mindre variationer i produktsyn (t.ex. materialtexturfluktuationer) eller oregelbundna defekter (t.ex. slumpmässiga skador) kan leda till felaktiga bedömningar.

I praktiken presterar regelbaserade system väl i högst kontrollerade miljöer där produktspecifikationer och inspektionsvillkor är strikt standardiserade. Deras bräcklighet blir dock uppenbar i dynamiska eller förutsägbara miljöer.

Djupinlärningsalgoritmer: Lära av komplexitet

Djupinlärning imiterar mänskliga kognitiva processer genom att tränare neuronnätverk på stora datamängder. Skillnaden mot regelbaserade system är att dessa algoritmer autonomt extraherar egenskaper från bilder, vilket gör dem kapabla att hantera komplexa situationer som exempelvis:

Upptäcka oregelbundna defekter (t.ex. slumpmässigt formerade sprickor eller fläckar).

Att skilja objekt i klumpiga bakgrunder.

Fördelar :

Hög noggrannhet i kaotiska miljöer : Anpassar sig till variationer i belysning, vinklar och produktfelaktigheter.

Generaliserbarhet : När tränade, kan modeller känna igen nya defektmönster inom lärande kategorier.

Utmaningar :

Datahunger : Träningsprocessen kräver hundratals till tusentals märkta bilder, med stark beroende på defekta exempel. I tillverkning är fel ofta sällsynta, vilket gör att datinsamlingstyperna kan ta lång tid (veckor till månader).

Skalbarhetsproblem : Att byta till en ny produktspesifikation kräver vanligen omträningsning från början, vilket ökar tids- och resurskostnaderna.

Välja rätt verktyg: Sammanhang spelar roll

Valet mellan regelbaserade och djupinlärningsalgoritmer beror på specifika användningsfall:

Regelbaserade system fungerar väl i högvolymed, standardiserad produktion (t.ex., halvledarkomponenter) där konsekvensen är garanterad.

Djupinlärning lyckas i lågvolymed, högvariations-scenarier (t.ex., textilbristeknikidentifiering) eller när brister saknar förutsägbabara mönster.

Notably, hybridansatser dyker upp. Till exempel kan regelbaserade filter förbearbeta bilder för att minska arbetsbelastningen för djupinlärning, medan verktyg för syntetisk datagenerering lindrar bristen på träningsprov.

Slutsats

Effektiviteten hos maskinvision beror av att anpassa algoritmiska möjligheter till operativa verkligheter. Regelbaserade system erbjuder enkelhet och hastighet men klara inte av oväntade miljöer. Djupinlärning ger flexibilitet och noggrannhet men kräver betydande investeringar från början. Slutligen beror stabiliteten i alla system på tre faktorer: produktenheter, miljökontroll och provmängdsmångfald. Att behärska dessa variabler säkerställer att maskinvision levererar sin löfte om precision och pålitlighet.