Industrijska filtracija in čiščenje Ohišje za globoko vleko iz nerjavečega jekla

Z algoritemskega vidika je večina trenutnih modelov zaznavanja AI zgrajena na knjižnici funkcij splošnih napak. Vendar pa obdelava z brizganjem proizvaja različne izdelke z različno strukturno kompleksnostjo, teksturo površine in lastnostmi materiala. Ko naleti na kalupe z edinstveno strukturo, se algoritem trudi natančno razlikovati običajne procesne oznake od resničnih napak, kar vodi do napačnih presoj in zavrnitve kvalificiranih izdelkov.

Ključni dejavnik je tudi premalo podatkov o usposabljanju. Učinkovitost sistemov umetne inteligence je močno odvisna od celovitosti in točnosti podatkov o usposabljanju. Vendar pa nekatera podjetja za obdelavo kalupov za brizganje zagotavljajo nezadostne vzorce podatkov za usposabljanje pri uvajanju sistemov za zaznavanje umetne inteligence, manjkajo pa vzorci, ki bi zajemali različne kvalificirane značilnosti izdelka. Posledica tega so zamegljene meje za prepoznavanje kvalificiranih izdelkov s strani algoritma, kar med postopkom odkrivanja zlahka pripelje do napačne klasifikacije izdelkov, skladnih s standardom-, kot okvarjenih.

Poleg tega nezadostna prilagodljivost proizvodnemu okolju poslabša napačne presoje. Okoljski dejavniki, kot so svetloba, temperatura in vlažnost, močno nihajo v delavnicah za obdelavo kalupov za brizganje. Nekateri opremi za zaznavanje z umetno inteligenco nimajo robustnega okoljskega kompenzacijskega mehanizma; spremembe v svetlobi lahko motijo ​​pridobivanje vizualnega senzorja, povzročijo napake pri prepoznavanju slike in na koncu povzročijo neupravičeno zavrnitev kvalificiranih izdelkov.