Deep Learning

Desafíos de visión artificial

Rules-based algorithm

A los algoritmos basados en reglas les cuesta programar inspecciones complejas que incluyen desviación y defectos impredecibles

Los sistemas de visión artificial tradicional tienen un rendimiento confiable con piezas consistentes y bien fabricadas. Funcionan mediante un filtrado paso a paso y algoritmos basados en reglas que son más rentables que la inspección humana. Pero los algoritmos se vuelven difíciles de programar a medida que aumentan las excepciones y las bibliotecas de defectos.

Los sistemas de visión artificial toleran cierta variabilidad en la apariencia de una pieza debido a:
  • Escala
  • Rotación
  • Distorsión de la posición

Sin embargo, los problemas de calidad de imagen y texturas de superficies complejas presentan serios desafíos de inspección. A los sistemas de visión artificial les cuesta apreciar la variabilidad y desviación entre piezas visualmente similares. Las anomalías “funcionales”, que afectan la utilidad de una pieza, son casi siempre causa de rechazo, mientras que las anomalías cosméticas pueden no serlo, según las necesidades y la preferencia del fabricante. Lo que es más problemático, estos defectos son difíciles de diferenciar para los sistemas de visión artificial tradicionales.

Montaje de cable de ajuste final 

Ciertas inspecciones de visión artificial tradicionales, como la verificación del montaje final, son notablemente difíciles de programar debido a las múltiples variables que pueden ser difíciles de aislar para una máquina, por ejemplo:
  • Iluminación
  • Cambios de color
  • Curvatura
  • Campo de visión

En el caso de las inspecciones complejas con desviación y defectos impredecibles, que pueden ser demasiado complicados de programar y mantener, el software basado en el aprendizaje profundo ofrece una alternativa excelente.

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