Priemyselná filtrácia a čistenie Hlbokoťahová lisovacia matrica z nehrdzavejúcej ocele

Z hľadiska algoritmu je väčšina súčasných modelov detekcie AI postavená na všeobecnej knižnici defektných funkcií. Spracovanie vstrekovacích foriem však produkuje rôzne produkty s rôznou štruktúrnou zložitosťou, povrchovou textúrou a materiálovými vlastnosťami. Keď sa algoritmus stretne s formami s jedinečnými štruktúrami, snaží sa presne rozlíšiť bežné výrobné značky od skutočných defektov, čo vedie k chybným úsudkom a odmietnutiu kvalifikovaných produktov.

Nedostatočné tréningové údaje sú tiež kľúčovým faktorom. Výkon systémov AI veľmi závisí od komplexnosti a presnosti tréningových údajov. Niektoré spoločnosti na spracovanie vstrekovacích foriem však pri nasadzovaní systémov detekcie AI neposkytujú dostatočné vzorky školiacich údajov, pričom chýbajú vzorky pokrývajúce rôzne kvalifikované charakteristiky produktu. To má za následok rozmazané hranice pre algoritmus na rozpoznávanie kvalifikovaných produktov, čo ľahko vedie k nesprávnej klasifikácii štandardných-výrobkov, ktoré sú v súlade so štandardmi, ako chybných počas procesu zisťovania.

Okrem toho nedostatočná adaptabilita na výrobné prostredie zhoršuje nesprávne úsudky. Faktory prostredia, ako je svetlo, teplota a vlhkosť, v dielňach na spracovanie vstrekovacích foriem výrazne kolíšu. Niektorým detekčným zariadeniam AI chýba robustný environmentálny kompenzačný mechanizmus; zmeny svetla môžu interferovať s akvizíciou vizuálneho snímača, čo spôsobuje chyby v rozpoznávaní obrazu a v konečnom dôsledku vedie k neoprávnenému odmietnutiu kvalifikovaných produktov.