Tööstuslik filtreerimine ja puhastamine Sügavtõmme roostevabast terasest korpuse stantsimine

Algoritmilisest vaatenurgast on enamik praeguseid AI tuvastamise mudeleid üles ehitatud üldiste defektide funktsioonide teegile. Survevormide töötlemisel saadakse aga erinevaid tooteid, millel on erinev struktuurne keerukus, pinnatekstuurid ja materjali omadused. Kui puutute kokku ainulaadse struktuuriga vormidega, on algoritmil raske eristada täpselt tavalisi protsessijälgi ehtsatest defektidest, mis põhjustab väärarvamusi ja kvalifitseeritud toodete tagasilükkamist.

Peamiseks soodustavaks teguriks on ka ebapiisavad koolitusandmed. Tehisintellektisüsteemide jõudlus sõltub suuresti treeningandmete terviklikkusest ja täpsusest. Kuid mõned survevaluvormi töötlevad ettevõtted pakuvad tehisintellekti tuvastamise süsteemide kasutuselevõtul ebapiisavaid koolitusandmete näidiseid, kuna puuduvad proovid, mis katavad erinevaid kvalifitseeritud tooteomadusi. Selle tulemuseks on hägused piirid kvalifitseeritud toodete tuvastamisel algoritmi poolt, mis viib tuvastamisprotsessi käigus hõlpsasti standardsete -standardsete toodete valesti klassifitseerimiseni defektseteks.

Veelgi enam, ebapiisav kohanemisvõime tootmiskeskkonnaga süvendab väärarvamusi. Keskkonnategurid, nagu valgus, temperatuur ja niiskus, kõiguvad survevormide töötlemise töökodades märkimisväärselt. Mõnel tehisintellekti tuvastamise seadmel puudub tugev keskkonnakompensatsioonimehhanism; valguse muutused võivad häirida visuaalse anduri omandamist, põhjustades pildituvastusvigu ja lõpptulemusena kvalifitseeritud toodete väära tagasilükkamise.