Современное промышленное автоматизированное производство поддерживает высокоэффективные методы контроля качества, а традиционные ручные проверки и испытания больше не могут удовлетворить массовые производственные требования. Появление смеси искусственного интеллекта и компьютерного зрения хорошо применяется во время тенденции развития современных методов производства. Благодаря таким преимуществам, как точность, воспроизводимость, высокая скорость, универсальность и низкая стоимость, он применяется во многих отраслях промышленности, особенно в процессе контроля готовой продукции.
В производстве ошибки визуального контроля могут принимать следующие формы. Первый – пропущенный дефект (наиболее распространенный). Другой – неверная идентификация дефекта. Промахи приводят к потере качества, а неправильно выявленные дефекты приводят к ненужным производственным затратам и общим потерям. Эти ошибки вызваны человеческими ошибками, усталостью, отсутствием навыков и мотивации.
Контроль качества машинного зрения, такой как Solwit VQC, превосходит человеческое зрение в измерениях качества и количества благодаря своей скорости, точности и воспроизводимости. Система машинного зрения осматривает объекты с большой надежностью, намного большей, чем способен человеческий глаз.
Системы машинного зрения также могут превосходить остроту человеческого зрения. Машинное зрение может видеть в ультрафиолетовой, рентгеновской и инфракрасной областях спектра. На производственных линиях системы машинного зрения могут проверять сотни или тысячи компонентов в минуту. Системы машинного зрения также могут превосходить остроту человеческого зрения. На производственных линиях системы VQC могут проверять сотни компонентов в минуту.
VQC не требует большого количества физического оборудования. Аппаратному обеспечению требуется только система подачи, оптическая система и система разделения (опционально). Но программное обеспечение надежное. Это требует продвинутых алгоритмов анализа изображений и тяжелого программирования. Системы часто обучаются на тысячах изображений, чтобы обнаруживать значимые отклонения от «стандартного» внешнего вида. Что важно, анализ можно проводить «на периферии», не отправляя большие объемы данных из системы VQC.
ИИ и машинное зрение реализованы для выполнения рутинных и сложных задач, таких как автоматические проверки контроля качества. Машинное зрение и глубокое обучение также станут неотъемлемой частью Индустрии 4.0. Также может быть реализована как модернизация существующей производственной системы, во-первых, как источник данных контроля качества в режиме реального времени (что обеспечивает гибкость быстрого реагирования, если на линии есть проблемы с качеством) и взаимодействует с другими компонентами современных промышленных линий, такими как роботы. , 3D принтеры и т.д.
Автор: Яцек Дукат, Solwit SA
