Kui suurt rolli saavad AI ja masinnägemine välimuse kontrollimisel mängida?

Töötlev tööstus jätkab mehhaniseeritud ja suure tõhususega tootmist ning traditsioonilised visuaalsed kontrollisüsteemid paljastavad järk-järgult oma piirangud. Seistes silmitsi keeruliste, ebaregulaarsete ja väikeste välimusvigade tuvastamisega, on masinnägemise ja tehisintellekti süvaõppe kombinatsioonist saamas uue põlvkonna automatiseeritud kvaliteedikontrolli oluline tööriist. Kuidas siis selle kombinatsiooni saada? Alljärgnev annab põhjaliku sissejuhatuse masinnägemise kasutuselevõttu.Nutika kaameratuvastus võimaldab teil hõlpsasti mõista sügava õppimise rakendamist tuvastamisel.

'Nähtavast' 'arusaadavaks': sügav õppimine kujundab välimuse tuvastamise ümber

Traditsiooniline visuaalne kontroll põhineb fikseeritud reeglitel, nagu halltoonid, kontrast, servad ja muud algoritmid, et teha kindlaks, kas toode on kvalifitseeritud. Ebakorrapärase defektikuju, keeruka tekstuuri või tugeva taustahäirega toodete puhul on see meetod aga sageli altid tuvastamata jätmisele või väärhinnangule, mis mõjutab oluliselt tuvastamise usaldusväärsust.

Nutikate kaamerate süvaõppe algoritm õpib defekte 'andmepõhisel' viisil. Suure hulga näidispiltide treenimise kaudu suudab mudel tuvastada keerukaid defektide kujusid, väikseid muudatusi ja isegi ebanormaalseid tekstuure, saavutades tõeliselt 'arusaadava' intelligentse äratundmise.

Rakendusrekord: Shelli kriimustuste tuvastamine 3C elektroonikatööstuses

Võttes näiteks 3C elektroonikat tootvad ettevõtted, on mobiiltelefonide korpuste survevalu järgsel pinnakontrollil alati olnud valupunkte: kriimustusi on erinevat tüüpi ning mõned väiksemad kriimud on tavatekstuuridele väga lähedased. Käsitsi kontrollimise efektiivsus on madal, valede tuvastamise määr on kõrge ja traditsioonilisi visuaalseid algoritme on raske stabiilselt tuvastada.

Ettevõtetele soovitame kasutada nutikaid kaameraid + süvaõppe visuaalseid algoritme, mis on varustatud kõrgresolutsiooniga tööstuskaamerate ja AI koolitusplatvormidega. Modellikoolituse saab läbida vaid sadade kommenteeritud piltide abil. Tegeliku juurutamise korral on tuvastamise täpsus jõudnud üle 98% ja valehäire määr on vähendatud alla 2%, parandades tõhusalt kogu liini automatiseerimise taset.

Miks süvaõpe sobib defektide tuvastamiseks?

Tugev kohanemisvõime: saab hakkama keeruka tausta ja struktureerimata defektidega, nagu õliplekid, augud, kriimud jne.

Vähem reegleid: pole vaja käsitsi seadistada keerulist tuvastamisloogikat, mis vähendab silumisaega.

Pidev õppimine: mudel jätkab õppimist ja optimeerib pidevalt tuvastamise jõudlust.

Laialdaselt kasutatav: sobib erinevate materjalide, nagu metall, plast, klaas, PCB, keraamika jne pindade tuvastamiseks.

Kasutuselevõtu võti: tarkvara ja riistvara koostöö + andmete kogumine

Süvaõppe visioonisüsteemide edukas rakendamine on lahutamatu tarkvara ja riistvara koostööst koosnevast disainist ning andmeressursside akumuleerimisest. Pakume klientidele terviklikku lahenduste komplekti alates ülitäpsetest tööstuskaameratest, kohandatud valgusallikasüsteemidest, tööstuslike algoritmide platvormidest kuni tehisintellekti mudelite arendustööriistade kettideni, et tagada kontrollisüsteemi järjepidevus ja tõhusus erinevates töötingimustes.

Lisaks on meil ka professionaalne visuaalinseneride meeskond, kes aitab kliente andmete kogumisel, annoteerimisel, koolitusel, juurutamisel ja hilisemal optimeerimisel, et tagada projekti sujuv elluviimine.

Tulevikutrendid: äärte intelligentsus + multimodaalne fusioon

Arvutusplatvormide arendamisega võetakse äärealadel kasutusele ka süvaõppe mudelid. Koos multimodaalse sisendiga (RGB, sügavus, infrapuna jne) on võimalik saavutada terviklikum ja täpsem välimuse tuvastamine, andes intelligentsele tootmisele tugeva tõuke.

Välimuse defektide tuvastamine on kvaliteedikontrolli võti. Kuna masinnägemise ja tehisintellekti tehnoloogiad arenevad jätkuvalt, on süvaõppel põhinevad tuvastamislahendused muutumas suuremate tootmisettevõtete jaoks oluliseks viisiks intelligentsete uuenduste saavutamiseks.

Kui teil on probleeme, nagu madal defektide tuvastamise tõhusus ja kõrge valede tuvastamise määr, tere tulemastVõtke meiega ühendust , et saada kohandatud süvaõppe visioonilahendusi ja liikuda üheskoos uude kvaliteetse tootmise ajastu poole.