هوش مصنوعی و بینایی ماشین چقدر می توانند در بازرسی ظاهری ایفا کنند؟

صنعت تولید همچنان به دنبال تولید مکانیزه و با راندمان بالا است و سیستم های بازرسی بصری سنتی به تدریج محدودیت های خود را آشکار می کنند. هنگامی که با تشخیص عیوب ظاهری پیچیده، نامنظم و ریز مواجه می شوید، ترکیب بینایی ماشین + یادگیری عمیق هوش مصنوعی به ابزار مهمی برای نسل جدید کنترل کیفیت خودکار تبدیل می شود. پس چگونه این ترکیب را بدست می آورید؟ موارد زیر مقدمه ای عمیق برای پذیرش ماشین بینایی ارائه می دهد.تشخیص دوربین هوشمند به شما امکان می دهد تا به راحتی کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص را درک کنید.

از 'قابل مشاهده' به 'قابل درک': یادگیری عمیق تشخیص ظاهر را تغییر می دهد

بازرسی بصری سنتی بر قوانین ثابتی مانند مقیاس خاکستری، کنتراست، لبه و سایر الگوریتم‌ها برای تعیین اینکه آیا یک محصول واجد شرایط است، متکی است. با این حال، برای محصولاتی با اشکال نامنظم، بافت های پیچیده یا تداخل پس زمینه قوی، این روش اغلب مستعد تشخیص نادرست یا قضاوت نادرست است که به طور جدی بر قابلیت اطمینان تشخیص تأثیر می گذارد.

الگوریتم یادگیری عمیق دوربین های هوشمند عیوب را به روشی «داده محور» یاد می گیرد. از طریق آموزش بر روی تعداد زیادی از تصاویر نمونه، این مدل می‌تواند اشکال پیچیده، تغییرات کوچک و حتی بافت‌های غیرعادی را شناسایی کند و به تشخیص هوشمند واقعاً 'قابل درک' دست یابد.

سابقه کاربرد: تشخیص خراش پوسته در صنعت الکترونیک 3C

با در نظر گرفتن شرکت‌های تولیدکننده لوازم الکترونیکی 3C، همیشه نقاط دردناکی در بازرسی سطحی پس از قالب‌گیری تزریقی بدنه تلفن همراه وجود داشته است: انواع مختلفی از خراش‌ها وجود دارد و برخی از خراش‌های جزئی بسیار نزدیک به بافت‌های معمولی هستند. راندمان بازرسی دستی پایین است، نرخ تشخیص نادرست بالا است، و الگوریتم‌های بصری سنتی به سختی قابل شناسایی هستند.

ما به شرکت ها استفاده از دوربین های هوشمند + راه حل های الگوریتم بصری یادگیری عمیق، مجهز به دوربین های صنعتی با وضوح بالا و پلت فرم های آموزشی هوش مصنوعی را توصیه می کنیم. آموزش مدل را می توان تنها با استفاده از صدها تصویر حاشیه نویسی کامل کرد. در استقرار واقعی، میزان دقت تشخیص به بیش از 98٪ رسیده است و نرخ هشدار نادرست به کمتر از 2٪ کاهش یافته است که به طور موثر سطح اتوماسیون کل خط را بهبود می بخشد.

چرا یادگیری عمیق برای تشخیص نقص مناسب است؟

سازگاری قوی: می تواند پس زمینه های پیچیده و نقص های بدون ساختار مانند لکه های روغن، گودال ها، خراش ها و غیره را مدیریت کند.

قوانین کمتر: بدون نیاز به تنظیم دستی منطق تشخیص پیچیده، کاهش زمان اشکال زدایی.

یادگیری مستمر: مدل به یادگیری ادامه می دهد و به طور مداوم عملکرد تشخیص را بهینه می کند.

کاربرد گسترده: مناسب برای تشخیص سطح مواد مختلف مانند فلز، پلاستیک، شیشه، PCB، سرامیک و غیره.

کلید استقرار: همکاری نرم افزار و سخت افزار + انباشت داده ها

کاربرد موفقیت آمیز سیستم های دید یادگیری عمیق از طراحی مشترک نرم افزار و سخت افزار و انباشت منابع داده جدایی ناپذیر است. ما مجموعه کاملی از راه‌حل‌ها را از دوربین‌های صنعتی با دقت بالا، سیستم‌های منبع نور سفارشی، پلت‌فرم‌های الگوریتم صنعتی گرفته تا زنجیره‌های ابزار توسعه مدل هوش مصنوعی به مشتریان ارائه می‌کنیم تا از تداوم و کارایی سیستم بازرسی در شرایط کاری مختلف اطمینان حاصل کنیم.

علاوه بر این، ما همچنین یک تیم حرفه‌ای از مهندسان بصری داریم که به مشتریان در تکمیل جمع‌آوری داده‌ها، حاشیه نویسی، آموزش، استقرار و بهینه‌سازی بعدی برای اطمینان از اجرای بی‌نظیر پروژه کمک می‌کنند.

روندهای آینده: هوش لبه + همجوشی چند وجهی

با توسعه پلتفرم های محاسباتی، مدل های یادگیری عمیق نیز در لبه به کار گرفته می شوند. همراه با ورودی چند وجهی (RGB، عمق، مادون قرمز، و غیره)، می توان به تشخیص ظاهر جامع تر و دقیق تری دست یافت و انگیزه قوی را به تولید هوشمند تزریق کرد.

تشخیص نقص ظاهری کلید کنترل کیفیت است. همانطور که فناوری‌های بینایی ماشین و هوش مصنوعی به رشد خود ادامه می‌دهند، راه‌حل‌های تشخیص مبتنی بر یادگیری عمیق به روشی مهم برای شرکت‌های تولیدی بزرگ برای دستیابی به ارتقاهای هوشمند تبدیل می‌شوند.

اگر با مشکلاتی مانند راندمان تشخیص نقص پایین و نرخ تشخیص نادرست بالا مواجه هستید، خوش آمدیدبا ما تماس بگیرید تا راه حل های چشم انداز یادگیری عمیق سفارشی را دریافت کنید و با هم به سمت عصر جدیدی از تولید با کیفیت بالا حرکت کنید.