Штампована матриця для промислової фільтрації та очищення з нержавіючої сталі

З точки зору алгоритму, більшість сучасних моделей виявлення штучного інтелекту побудовані на основі загальної бібліотеки функцій дефектів. Однак обробка литтям під тиском дає різноманітні вироби з різною структурною складністю, текстурою поверхні та властивостями матеріалу. Зустрічаючи прес-форми з унікальною структурою, алгоритм намагається точно відрізнити звичайні технологічні сліди від справжніх дефектів, що призводить до неправильних оцінок і відхилення кваліфікованої продукції.

Недостатні навчальні дані також є ключовим фактором. Продуктивність систем штучного інтелекту значною мірою залежить від повноти та точності навчальних даних. Однак деякі компанії, що займаються обробкою форм для лиття під тиском, надають недостатньо зразків навчальних даних під час розгортання систем виявлення штучного інтелекту, бракує зразків, що охоплюють різні кваліфіковані характеристики продукту. Це призводить до розмитих меж алгоритму для розпізнавання кваліфікованих продуктів, що легко призводить до неправильної класифікації стандартних -сумісних продуктів як дефектних під час процесу виявлення.

Крім того, недостатня пристосованість до виробничого середовища загострює неправильні оцінки. Фактори навколишнього середовища, такі як світло, температура та вологість, значно коливаються в цехах обробки ливарних форм. Деяке обладнання для виявлення ШІ не має надійного механізму компенсації навколишнього середовища; Зміни в освітленні можуть перешкоджати отриманню даних візуальним датчиком, спричиняючи помилки розпізнавання зображення та, зрештою, призводячи до неправомірної відмови від кваліфікованих продуктів.