Przemysłowa filtracja i oczyszczanie Głębokie tłoczenie Matryca do tłoczenia obudowy ze stali nierdzewnej

Z algorytmicznego punktu widzenia większość obecnych modeli wykrywania AI opiera się na ogólnej bibliotece funkcji defektów. Jednak obróbka form wtryskowych pozwala uzyskać różnorodne produkty o różnej złożoności strukturalnej, teksturze powierzchni i właściwościach materiału. W przypadku napotkania form o unikalnej strukturze algorytm ma trudności z dokładnym odróżnieniem normalnych śladów procesu od rzeczywistych defektów, co prowadzi do błędnych ocen i odrzucenia kwalifikujących się produktów.

Niewystarczające dane szkoleniowe są również kluczowym czynnikiem. Wydajność systemów AI w dużym stopniu zależy od kompleksowości i dokładności danych szkoleniowych. Jednak niektóre firmy zajmujące się przetwórstwem form wtryskowych dostarczają niewystarczające próbki danych szkoleniowych podczas wdrażania systemów wykrywania AI, gdyż brakuje im próbek obejmujących różne kwalifikujące się cechy produktu. Powoduje to zacieranie się granic rozpoznawania przez algorytm kwalifikujących się produktów, co łatwo prowadzi do błędnej klasyfikacji produktów zgodnych ze standardem-jako wadliwe w procesie wykrywania.

Co więcej, niewystarczająca zdolność przystosowania się do środowiska produkcyjnego pogłębia błędne oceny. Czynniki środowiskowe, takie jak światło, temperatura i wilgotność, ulegają znacznym wahaniom w warsztatach zajmujących się obróbką form wtryskowych. Niektórym sprzętom do wykrywania sztucznej inteligencji brakuje solidnego mechanizmu kompensacji środowiskowej; zmiany światła mogą zakłócać rejestrację czujnika wizualnego, powodując błędy w rozpoznawaniu obrazu i ostatecznie skutkując bezprawnym odrzuceniem zakwalifikowanych produktów.