Teknologi Pengesanan Kecacatan Visual Industri: Prinsip, Kaedah dan Trend Masa Depan

Pada barisan pengeluaran moden, apabila bahagian melalui sistem pemeriksaan pada kelajuan beberapa meter sesaat, kecacatan minit yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia dikenal pasti dan diisih dalam masa nyata. Di sebalik proses yang kelihatan mudah ini terletak integrasi mendalam pengimejan optik, kecerdasan buatan dan teknologi automasi.

Pengesanan kecacatan, sebagai komponen teras kawalan kualiti industri, adalah penting untuk memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan produk. Pengesanan kecacatan tradisional bergantung terutamanya pada pemeriksaan visual manual, tetapi kaedah ini tidak cekap dan terdedah kepada salah penilaian akibat keletihan. Dengan perkembangan teknologi penglihatan mesin, teknologi pengesanan kecacatan berasaskan penglihatan komputer secara beransur-ansur menjadi bahagian penting dalam automasi industri.

Sistem pengesanan kecacatan industri moden boleh mencapai pengenalan dan pengelasan automatik dengan ketepatan tahap mikron, meningkatkan kelajuan pengesanan lebih daripada 90% berbanding kaedah manual, menyediakan sokongan teknologi utama untuk pembangunan industri pembuatan yang berkualiti tinggi dan mampan. Artikel ini secara sistematik akan memperkenalkan prinsip teknikal, kaedah utama, amalan aplikasi, dan trend pembangunan pengesanan kecacatan, menyediakan rujukan untuk pengamal dalam bidang berkaitan.

1. Prinsip Teknikal dan Komposisi Sistem Pengesanan Kecacatan

Prinsip asas pengesanan kecacatan adalah menggunakan sistem optik untuk memperoleh imej permukaan produk, dan kemudian menggunakan pemprosesan imej dan algoritma analisis untuk mengenal pasti kawasan yang tidak normal. Sistem pengesanan kecacatan penglihatan industri yang lengkap biasanya merangkumi komponen teras berikut:

1.1 Sistem Pengimejan Optik

Sistem pengimejan optik adalah "mata" pengesanan kecacatan, dan kualitinya secara langsung menentukan ketepatan analisis seterusnya. Sistem penglihatan industri biasanya menggunakan kombinasi sumber cahaya khas untuk meningkatkan ciri kecacatan permukaan bahan yang berbeza: pencahayaan medan gelap digunakan untuk menangkap kecacatan satah seperti calar dan tompok dakwat; pencahayaan medan terang mengesan kecacatan tiga dimensi seperti benjolan dan tekstur kulit oren; dan pencahayaan lut sinar adalah sesuai untuk kedudukan kontur kecacatan lut sinar seperti lubang pasir dan tepi terkelupas.

Kamera industri berprestasi tinggi (kamera imbasan kawasan/kamera imbasan garisan) digabungkan dengan kumpulan kanta optik boleh laras membentuk teras pemerolehan imej. Teknologi paten yang berkaitan dari 2024 menunjukkan bahawa sistem pengesanan lanjutan boleh mencapai ketepatan pengesanan tahap mikron melalui penangkapan baris demi baris dengan kamera imbasan garisan dan kawalan terprogram bagi sumber cahaya stroboskopik. Untuk memenuhi keperluan pemeriksaan bahan kerja yang kompleks, sistem pengimejan optik berbilang ciri menggunakan lengan robotik kolaboratif yang membawa berbilang set peralatan pengimejan penglihatan, menggunakan kamera imbasan kawasan, kamera imbasan garisan dan penderia laser 3D untuk bekerjasama bagi memastikan pemerolehan imej bahan kerja yang menyeluruh tanpa bintik buta.

1.2 Pemprosesan Isyarat dan Analisis Imej

Sistem pemprosesan isyarat bertanggungjawab untuk menukar isyarat optik yang diperoleh oleh perkakasan optik kepada isyarat digital dan melakukan pengurangan hingar, pelarasan perolehan dan pemprosesan lain untuk memastikan kestabilan data asal. Modul pemprosesan imej menggunakan satu siri algoritma untuk mempraproses imej, termasuk pengurangan hingar, peningkatan dan pembahagian, untuk meningkatkan kualiti imej dan menyerlahkan ciri kecacatan.

Teknologi prapemprosesan utama termasuk pampasan pencahayaan penyesuaian, gabungan ciri berbilang skala dan penajaman imej. Algoritma CLAHE, direka untuk permukaan logam reflektif, berkesan menangani pencahayaan yang tidak sekata; tindak balas penapis Gabor berbilang skala boleh meningkatkan ciri kecacatan pada saiz yang berbeza.

2. Algoritma Pengesanan Kecacatan Arus Perdana

Algoritma pengesanan kecacatan industri telah berkembang daripada pemprosesan imej tradisional kepada pembelajaran mesin, dan kemudian kepada pembelajaran mendalam. Kaedah yang berbeza mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri dan sesuai untuk senario yang berbeza.

2.1 Algoritma Pemprosesan Imej Tradisional

Kaedah pemprosesan imej tradisional bergantung terutamanya pada kejuruteraan ciri dan teknik pemadanan templat. Kejuruteraan ciri mengesan kecacatan dengan menganalisis nilai skala kelabu imej, varians, min, warna, bentuk, kontur, kawasan dan ciri lain, menawarkan kelebihan seperti fleksibiliti tinggi dan kelajuan pembangunan yang pantas. Analisis gumpalan menganalisis komponen bersambung bagi piksel yang sama dalam imej untuk mengira ciri yang berkaitan dan mengesan kawasan kecacatan dengan tepat.

Padanan templat, sebaliknya, menggunakan templat imej standard yang telah ditetapkan dan membandingkannya dengan imej yang akan diuji untuk mengenal pasti kecacatan. Kaedah ini mudah dan berkesan dalam senario tertentu, tetapi keupayaan penyesuaian dan generalisasi adalah terhad. Walaupun algoritma tradisional berprestasi baik dalam senario tertentu tertentu, mereka sering berprestasi rendah dalam latar belakang yang kompleks atau dengan pelbagai jenis kecacatan.

2.2 Kaedah Pembelajaran Mesin

Kaedah pembelajaran mesin dalam pengesanan kecacatan terutamanya menggunakan algoritma klasifikasi seperti Mesin Vektor Sokongan (SVM) dan pepohon keputusan. Kaedah ini tidak memerlukan sejumlah besar data latihan, mempunyai keteguhan yang baik, dan kerap digunakan dalam pengesanan kecacatan untuk bahan bercetak dan makanan.

Kaedah pengesanan berasaskan SVM boleh mencapai ketepatan lebih 95% dalam mengesan kecacatan permukaan dalam bahan bercetak. Walau bagaimanapun, kaedah ini biasanya hanya sesuai untuk pengelasan binari kecacatan dan mempunyai keberkesanan yang terhad dalam senario kompleks di mana pelbagai kecacatan wujud bersama.

2.3 Kaedah Pembelajaran Mendalam

Teknologi pembelajaran mendalam menunjukkan prestasi yang sangat baik dalam pengesanan kecacatan, secara automatik mempelajari ciri kompleks dalam imej dan meningkatkan ketepatan dan kebolehsuaian pengesanan dengan ketara. Algoritma pembelajaran mendalam arus perdana termasuk:

• Algoritma pengelasan imej: Klasifikasikan keseluruhan imej secara langsung untuk menentukan kategori kecacatan. Rangkaian yang biasa digunakan termasuk ResNet dan MobileNet, tetapi ketepatan klasifikasi terjejas apabila imej mengandungi sejumlah besar latar belakang yang tidak berkaitan.

• Algoritma pengesanan objek: Cari kecacatan pada imej dan kenal pasti kategorinya. Siri algoritma YOLO, dengan ketepatan tinggi dan keupayaan inferens yang pantas, adalah pilihan utama dalam industri, terutamanya sesuai untuk senario pemeriksaan masa nyata.

• Algoritma pembahagian contoh: Menyediakan penyetempatan tahap piksel yang lebih halus berdasarkan pengesanan objek, dengan berkesan mengendalikan situasi kompleks di mana kecacatan bersilang atau terkandung dalam satu sama lain.

Untuk masalah sampel kecacatan yang terhad dalam senario industri, pembelajaran separa penyeliaan dan penyeliaan sendiri menyediakan penyelesaian yang berkesan. Melalui struktur rangkaian guru-pelajar dan strategi penyulingan terbalik, pengesanan kecacatan berprestasi tinggi boleh dicapai dengan sejumlah kecil data berlabel.

3. Amalan dan Cabaran Aplikasi Industri

3.1 Senario Aplikasi Biasa

Teknologi pengesanan kecacatan visual telah digunakan secara meluas dalam banyak industri:

Dalam pemeriksaan produk elektronik, sistem boleh mengenal pasti sisa pateri dan kecacatan pengoksidaan pin sekecil 0.1 mm², menggunakan perpustakaan OpenCV untuk pemprosesan imej masa nyata. Pemeriksaan skrin LCD menggunakan pembelajaran mendalam yang berbeza dan latihan model untuk mencapai pengesanan objek asing dan pengesanan kecacatan Mura dengan kadar ketepatan melebihi 99%.

Dalam industri pembuatan automotif, sistem penglihatan digunakan untuk memeriksa kualiti permukaan pelbagai komponen. Mengambil pemeriksaan hab roda automotif sebagai contoh, dengan memanfaatkan ciri-ciri berbilang lengkung, sangat mencerminkannya, pemeriksaan kolaboratif berbilang stesen digunakan. Titik pemeriksaan ditetapkan pada bahagian hadapan, belakang dan rim, dengan lengan robot mengawal kedudukannya untuk pengesanan kecacatan omnidirectional.

Dalam pemeriksaan bateri, sistem boleh memeriksa secara menyeluruh semua permukaan bateri, mengenal pasti kecacatan seperti lendir, penyok, kerosakan, ubah bentuk, kotoran dan calar. Ia juga memeriksa penampilan label, kualiti kimpalan dan kualiti pengekodan.

3.2 Cabaran dan Penyelesaian Praktikal

Pengesanan kecacatan industri menghadapi pelbagai cabaran yang memerlukan penyelesaian yang disasarkan:

Sampel data yang tidak mencukupi adalah masalah biasa dalam senario industri. Disebabkan kawalan proses pengeluaran yang ketat, sampel kecacatan adalah terhad dan kos pelabelan adalah tinggi. Penyelesaian termasuk menggunakan teknik penambahan data untuk menjana imej kecacatan sintetik dan memperhalusi model pra-latihan menggunakan pembelajaran pemindahan.

Latar belakang yang kompleks dan kecacatan kecil juga menimbulkan cabaran kepada pemeriksaan. Kecacatan selalunya hanya mewakili kawasan kecil dalam imej resolusi tinggi dan mempunyai kontras rendah dengan latar belakang. Untuk menangani isu ini, gabungan ciri berskala dan mekanisme perhatian telah terbukti berkesan, membimbing model untuk memfokus pada bidang utama.

Kos penggunaan model adalah pertimbangan penting untuk perindustrian. Teknik model ringan (seperti pemangkasan dan pengkuantitian) dan seni bina pengkomputeran tepi boleh mengurangkan penggunaan sumber dengan ketara, membolehkan penggunaan yang cekap pada peranti terbenam.

4. Trend dan Prospek Pembangunan Teknologi

Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, pengesanan kecacatan visual industri berkembang ke arah kecerdasan dan kecekapan yang lebih besar:

4.1 Mendalami Integrasi Teknologi

Analisis bersama data multimodal akan menjadi trend, menembusi batasan data visual tunggal. Dengan menggabungkan maklumat daripada pelbagai sumber seperti inframerah dan sinar-X, cabaran ralat pengesanan objek khas seperti bahan yang sangat reflektif dan telus dapat diatasi. Pada masa yang sama, model hibrid yang menggabungkan pemprosesan imej tradisional dan pembelajaran mendalam akan terus berkembang, memanfaatkan kelebihan masing-masing untuk membentuk keupayaan pengesanan yang lebih berkuasa.

Teknologi AI Generatif akan menyuntik tenaga baharu ke dalam pengesanan kecacatan. Dengan menjana sampel kecacatan sintetik, masalah pembelajaran sampel kecil boleh diselesaikan, meningkatkan keupayaan generalisasi model. Tambahan pula, aplikasi meluas seni bina baru muncul seperti Transformer dalam tugas penglihatan akan terus memacu peningkatan dalam ketepatan pengesanan.

4.2 Penyepaduan Sistem dan Kepintaran

Sistem pengesanan kecacatan pada masa hadapan akan memberi lebih penekanan pada reka bentuk perkakasan dan perisian kolaboratif, membentuk penyelesaian bersepadu. Peralatan pemeriksaan kualiti optik berkuasa AI akan disepadukan secara mendalam ke dalam barisan pengeluaran pembuatan pintar, bekerjasama dengan lancar dengan robot perindustrian, AGV dan sistem lain untuk membentuk sistem gelung tertutup "pengisihan-penghakiman pengesanan."

Fungsi pengesanan kecacatan juga akan dilanjutkan daripada "pengenalpastian selepas peristiwa" kepada "ramalan sebelum peristiwa." Dengan menghubungkan dengan sistem pengeluaran seperti MES, AI boleh menganalisis korelasi antara parameter pengeluaran dan kecacatan, membolehkan amaran awal masalah kualiti dan pengoptimuman proses.

4.3 Automasi dan Kebolehgunaan yang dipertingkatkan

Mengurangkan halangan teknikal untuk digunakan adalah kunci untuk mempromosikan aplikasi yang meluas. Sistem pengesanan kecacatan pada masa hadapan akan lebih menumpukan pada penambahbaikan rantaian alat, membolehkan jurutera biasa melatih dan menggunakan model tanpa memerlukan pengetahuan AI yang meluas. Penalaan parameter automatik dan keupayaan pembelajaran penyesuaian akan dipertingkatkan lagi, membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan cepat kepada produk dan senario baharu.

Dengan kemajuan teknologi, pengesanan kecacatan visual industri beralih daripada pendekatan "didorong peraturan" tradisional kepada pendekatan "didorong data" dan daripada "alat bantu" kepada "teras membuat keputusan." Sistem pengesanan kecacatan pada masa hadapan akan menjadi lebih pintar, adaptif dan bersepadu, memberikan jaminan kukuh untuk pembangunan industri pembuatan yang berkualiti tinggi dan mampan.

Transformasi ini bukan sahaja akan meningkatkan kawalan kualiti produk tetapi juga mentakrifkan semula proses pengeluaran dan piawaian kecekapan, meletakkan asas yang kukuh untuk era pembuatan pintar.