Pramoninis filtravimas ir valymas Gilus tempimas nerūdijančio plieno korpuso štampavimas

Žvelgiant iš algoritminės perspektyvos, dauguma dabartinių AI aptikimo modelių yra sukurti remiantis bendrųjų defektų funkcijų biblioteka. Tačiau įpurškimo formų apdorojimas gamina įvairius produktus, kurių struktūrinis sudėtingumas, paviršiaus tekstūros ir medžiagų savybės skiriasi. Susidūrus su unikalių struktūrų formomis, algoritmas stengiasi tiksliai atskirti įprastus proceso žymes nuo tikrų defektų, todėl priimami klaidingi sprendimai ir atmetami kvalifikuoti gaminiai.

Nepakankami treniruočių duomenys taip pat yra pagrindinis veiksnys. AI sistemų veikimas labai priklauso nuo mokymo duomenų išsamumo ir tikslumo. Tačiau kai kurios įpurškimo formų apdorojimo įmonės, diegdamos AI aptikimo sistemas, nepateikia pakankamai mokymo duomenų pavyzdžių, nes trūksta pavyzdžių, apimančių įvairias kvalifikuotas gaminio charakteristikas. Dėl to neaiškios ribos algoritmui atpažinti kvalifikuotus produktus, todėl aptikimo proceso metu standartinius -suderinamus produktus galima lengvai klasifikuoti kaip su defektais.

Be to, netinkamas prisitaikymas prie gamybos aplinkos apsunkina klaidingus vertinimus. Aplinkos veiksniai, tokie kaip šviesa, temperatūra ir drėgmė, labai svyruoja liejimo formų apdorojimo dirbtuvėse. Kai kurioms dirbtinio intelekto aptikimo įrangai trūksta tvirto aplinkos kompensavimo mechanizmo; šviesos pokyčiai gali trukdyti vaizdiniam jutikliui gauti, todėl gali atsirasti vaizdo atpažinimo klaidų ir galiausiai netinkamai atmesti kvalifikuoti gaminiai.