大盤點！機器視覺缺陷檢測面臨哪些挑戰？
發布時間：2024-01-25 16:29:21 作者：顯揚科技
近年來，科技日新月異，機器視覺缺陷檢測技術被廣泛用于紡織、汽車零件、半導體、光伏組件等產品的產線中，大大提高了制造業的生產效率和產品質量。
由于產品質量日益精進，企業對于機器視覺缺陷檢測技術的要求也越來越高。由于不同企業對產品穩定性和精度要求不同，它們對于機器視覺缺陷檢測技術的需求也各異。
市場前景雖然開闊，但同時，機器視覺缺陷檢測也面臨著許多挑戰。那么機器視覺缺陷檢測技術究竟面臨哪些挑戰呢？今天，小編就帶大家了解一下！
挑戰1：數據量龐大、冗余信息多、特征空間維度高
在實際應用中，機器視覺表面缺陷檢測，尤其是在線檢測，往往面臨數據量龐大、冗余信息多、特征空間維度高等問題，這些問題導致機器視覺設備從海量數據中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實時性不高。
挑戰2：環境、光照、生產工藝和噪聲等多重因素影響
由于機器視覺檢測系統的信噪比一般較低，因此常出現微弱信號難以檢出或不能與噪聲有效區分的情況。如何構建穩定、可靠、魯棒的檢測系統，以適應光照變化、噪聲以及其他外界不良環境的干擾，是需要解決的問題之一。
挑戰3：缺陷類型多樣、形態復雜
在機器視覺缺陷檢測過程中，檢測對象多樣、表面缺陷種類繁多、形態多樣、復雜背景，許多情況下，缺陷類型產生的機理以及其外在表現形式之間的關系不明確，會導致檢測設備對缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目標分割困難。
同時，在檢測過程中，很難找到“標準”圖像作為參照，這給缺陷的檢測和分類帶來困難，造成識別率尚有待提高。
挑戰4：缺乏足夠的缺陷樣本
在實際圖像采集過程中，真實的缺陷數據較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。另外，模型對新產生的缺陷類型不能進行正確識別，不足以利用深度學習的方法進行訓練。如何獲取足夠的缺陷樣本，保證在實際應用中的準確率是未來的研究方向之一。
挑戰5：特征提取的復雜性與不確定性
傳統機器視覺的缺陷檢測方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對整體檢測系統的檢測精度及性能有著決定性作用。傳統機器視覺的檢測方法需要人工提取特征信息，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。如何參考模板精度，降低特征提取的復雜性與不確定性仍是值得進一步研究的問題。
顯揚科技專注研發并產業化高速高清三維機器視覺設備、智能協作機器人系統，使命是“讓人類高效地用好機器人”。顯揚科技創建了一個集高精度視覺傳感器、智能協作機器人、智能感知與控制系統平臺，讓機器人更加智能、可靠，適用于更多復雜的應用場景。
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