Промышленная фильтрация и очистка, глубокая вытяжка, штамповка корпуса из нержавеющей стали

С алгоритмической точки зрения большинство современных моделей обнаружения ИИ построены на основе общей библиотеки функций дефектов. Однако обработка литьем под давлением дает разнообразные продукты с различной структурной сложностью, текстурой поверхности и свойствами материала. При обнаружении форм с уникальной структурой алгоритм с трудом может точно отличить нормальные технологические следы от подлинных дефектов, что приводит к неверным суждениям и отклонению подходящей продукции.

Недостаток данных по обучению также является ключевым фактором, способствующим этому. Производительность систем искусственного интеллекта во многом зависит от полноты и точности обучающих данных. Однако некоторые компании, занимающиеся обработкой литьевых форм, предоставляют недостаточные образцы обучающих данных при развертывании систем обнаружения искусственного интеллекта, поскольку им не хватает образцов, охватывающих различные квалифицированные характеристики продукта. Это приводит к размытию границ распознавания алгоритмом сертифицированных продуктов, что легко приводит к ошибочной классификации продуктов, соответствующих -стандартам, как дефектных в процессе обнаружения.

Кроме того, недостаточная адаптация к производственной среде усугубляет ошибочные суждения. Факторы окружающей среды, такие как свет, температура и влажность, значительно колеблются в цехах по обработке литьевых форм. Некоторому оборудованию для обнаружения ИИ не хватает надежного механизма компенсации воздействия окружающей среды; изменения в освещении могут помешать получению данных визуальным датчиком, вызывая ошибки распознавания изображений и, в конечном итоге, приводя к неправомерному отказу от квалифицированной продукции.