Rūpnieciskā filtrēšana un attīrīšana Dziļi ievilkšana nerūsējošā tērauda korpusa štancēšana

No algoritmiskā viedokļa lielākā daļa pašreizējo AI noteikšanas modeļu ir balstīti uz vispārēju defektu funkciju bibliotēku. Tomēr iesmidzināšanas veidņu apstrāde rada dažādus produktus ar atšķirīgu struktūras sarežģītību, virsmas tekstūru un materiāla īpašībām. Saskaroties ar veidnēm ar unikālu struktūru, algoritms cenšas precīzi atšķirt parastās procesa zīmes no īstiem defektiem, kas noved pie nepareiziem spriedumiem un kvalificētu produktu noraidīšanas.

Nepietiekami apmācības dati ir arī galvenais veicinošais faktors. AI sistēmu veiktspēja lielā mērā ir atkarīga no apmācības datu visaptverošuma un precizitātes. Tomēr daži iesmidzināšanas veidņu apstrādes uzņēmumi, izvietojot AI noteikšanas sistēmas, nodrošina nepietiekamus apmācības datu paraugus, jo trūkst paraugu, kas aptver dažādas kvalificētas produkta īpašības. Tas rada neskaidras robežas algoritma kvalificētu produktu atpazīšanai, kā rezultātā noteikšanas procesā var viegli tikt nepareizi klasificēti standarta -saderīgi produkti kā bojāti.

Turklāt nepietiekama pielāgošanās spēja ražošanas videi saasina nepareizus spriedumus. Vides faktori, piemēram, gaisma, temperatūra un mitrums, iesmidzināšanas veidņu apstrādes darbnīcās ievērojami svārstās. Dažām mākslīgā intelekta noteikšanas iekārtām trūkst stabila vides kompensācijas mehānisma; gaismas izmaiņas var traucēt vizuālā sensora uztveršanu, izraisot attēla atpazīšanas kļūdas un galu galā izraisot kvalificētu produktu nepareizu noraidīšanu.