Vaadete arv: 0 Autor: Selle saidi väljaandmisaeg: 2025-03-25 Allikas: See sait
Intelligentse tootmise kiire areng,Ka visuaalsed kontrollisüsteemid muutuvad üha laiemalt tööstuslikus tootmises. Niisiis, kas visuaalne kontrollisüsteem saab käsitsi kontrolli täielikult asendada? Järgnevalt analüüsitakse seda tuvastamise täpsuse, töötõhususe, rakendatavate stsenaariumide ja kulutõhususe osas.
1. Milline on täpsem, visuaalse tuvastamise süsteem või käsitsi tuvastamise täpsus?
Avastamise täpsuse osas suudab nägemise tuvastamise süsteem tuvastada mikronitaseme defekte kõrge eraldusvõimega tööstuslike kaamerate, täiustatud algoritmide ja tehisintellektitehnoloogiaga, mis ületab kaugelt kunstliku nägemise äratundmisvõimalusi. Näiteks selliste stsenaariumide korral nagu PCB -tahvli tuvastamine, kiibide defektide tuvastamine ja täpsuskomponentide mõõtmine, suudab visuaalne süsteem täpselt tuvastada peent defekte, samas kui käsitsi tuvastamist piiravad sellised tegurid nagu väsimus ja tähelepanu kõrvalejuhtimine, seega on masinatega võrreldes käsitsi tuvastamine tõenäolisem, et need jäävad vahele või jääb vahele.
2. Millisel neist on kõrgem tootmise efektiivsus?
Käsitsi tuvastamise kiirust piirab reaktsiooniaeg ja oskused, samas kui visuaalse kontrolli seadmed võivad ööpäevaringselt suure kiirusega töötada ja töödelda reaalajas suuri andmeid. Näiteks sellistes tootmisrakendustes nagu toidupakendite ülevaatus, autotööstuse osade kontroll ja 3C elektrooniline tootekontroll, saavad tööstuslike kaamerate sobitamistarkvara algoritmid lühikese aja jooksul kontrolli lõpule viia ja tulemusi samaaegselt välja anda, samal ajal kui käsitsi kontroll võtab sageli kauem.
3. Kas visuaalsed kontrollisüsteemid on rakendatavad kõigis tööstusharudes?
Ehkki visuaalsetes kontrollisüsteemides on eelised ülitäpse ja suure tõhususega, vajavad nad siiski subjektiivset otsustusvõimet vajavad stsenaariumid, näiteks tekstiilkvaliteedi tuvastamine, keeruline pinna defektide äratundmine jne, lisaks mõnele kohandatud ja väikestele partiide tootmismudelitele on käsitsi testimismeetodid paindlikumad.
4. kulude-tulude analüüs: milline meetod on ökonoomsem?
Pikas perspektiivis, kuigi visuaalse kontrollisüsteemi investeeringud on suured varases staadiumis, on sellel olulised eelised tööjõukulude vähendamisel, valetuvastuste määra vähendamisel ja tootmise tõhususe parandamisel ning see võib lühikese aja jooksul kulusid tagasi saada. Suuremahuliste tootmisettevõtete, näiteks autotootmise, pooljuhtide tööstuse, toidu ja ravimite jaoks on visuaalsete kontrollisüsteemide ROI (ROI) palju suurem kui käsitsi kontroll.
Võrreldes traditsioonilise 2D nägemise tuvastamisega, on 3D -tööstuslike kaamerate kasutuselevõtt visiooni tuvastamise süsteemidesse toonud võimsamad võimalused. 3D -pilditehnoloogia suudab jäädvustada objektide sügavust, võimaldades neil täpselt tuvastada kõrgust, mahtu, kuju defekte jne, et rahuldada keerulisi avastamisvajadusi. Näiteks pooljuhtide pakendamise, täpsuskomponentide mõõtmise, automatiseeritud logistika sortimise jms valdkondades saavad 3D -tööstuslikud kaamerad tõhusalt parandada avastamise täpsust ja vähendada eksituse määra.
Kas visuaalse tuvastamise süsteem saab täielikult käsitsitööd asendada?
3D-tööstuskaameratel on nägemise tuvastamise süsteemides ülitäpsed, kiired ja väga korduvad tuvastusülesanded, mis on täielikult ületanud käsitsi tuvastamise. AI arendamise ja sügava õppimise abil laieneb nende rakendus ulatus endiselt. Kuid mõnes valdkonnas, kus on vaja empiirilist otsust, on käsitsi testimisel endiselt asendamatu mõju. Seetõttu on parim lahendus ühendada 'masina + käsiraamat', et kasutada visuaalset kontrollisüsteemi standardiseeritud ja partiide kontrollimiseks, samas kui käsiraamat vastutab erijuhtumite ja keerukate hinnangute eest.
Kas arvate, et visuaalne kontrollisüsteem saab käsitsi kontrolli asendada?
