כמה תפקיד יכולים למלא AI וראיית מכונה בבדיקת המראה?

תעשיית הייצור ממשיכה להמשיך בייצור ממוכן ויעיל, ומערכות בדיקה חזותית מסורתיות חושפות בהדרגה את מגבלותיהן. כאשר מתמודדים עם זיהוי פגמים מורכבים, לא סדירים וזעירים במראה, השילוב של ראיית מכונה + למידה עמוקה של AI הופך לכלי חשוב עבור הדור החדש של בקרת איכות אוטומטית. אז איך משיגים את השילוב הזה? להלן יספקו מבוא מעמיק לאימוץ ראיית מכונה.זיהוי מצלמה חכמה מאפשר לך להבין בקלות את היישום של למידה עמוקה בזיהוי.

מ'גלוי' ל'מובן': למידה עמוקה מעצבת מחדש את זיהוי המראה

בדיקה חזותית מסורתית מסתמכת על כללים קבועים, כגון גווני אפור, ניגודיות, קצה ואלגוריתמים אחרים כדי לקבוע אם מוצר מתאים. עם זאת, עבור מוצרים עם צורות פגמים לא סדירות, מרקמים מורכבים או הפרעות רקע חזקות, שיטה זו נוטה לעתים קרובות לזיהוי החמצה או לשיפוט שגוי, מה שמשפיע באופן רציני על מהימנות הזיהוי.

אלגוריתם הלמידה העמוק של מצלמות חכמות לומד פגמים בצורה 'מונעת נתונים'. באמצעות אימון על מספר רב של תמונות לדוגמה, המודל יכול לזהות צורות פגמים מורכבות, שינויים קטנים ואפילו טקסטורות חריגות, ולהשיג זיהוי אינטליגנטי באמת 'מובן'.

שיא יישום: זיהוי שריטות מעטפת בתעשיית האלקטרוניקה 3C

אם לוקחים כדוגמה חברות לייצור אלקטרוניקה של 3C, תמיד היו נקודות כאב בבדיקת משטח לאחר הזרקה של מארזי טלפון נייד: ישנם סוגים שונים של שריטות, וכמה שריטות קלות קרובות מאוד למרקמים רגילים. יעילות הבדיקה הידנית נמוכה, שיעור זיהוי השווא גבוה, ואלגוריתמים חזותיים מסורתיים קשים לזיהוי יציב.

אנו ממליצים לארגונים להשתמש במצלמות חכמות + פתרונות אלגוריתמים חזותיים ללמידה עמוקה, המצוידים במצלמות תעשייתיות ברזולוציה גבוהה ובפלטפורמות אימון בינה מלאכותית. ניתן להשלים אימון מודלים באמצעות מאות תמונות מוערות בלבד. בפריסה בפועל, שיעור דיוק הזיהוי הגיע ליותר מ-98%, ושיעור אזעקת השווא הצטמצם לפחות מ-2%, ולמעשה משפר את רמת האוטומציה של הקו כולו.

מדוע למידה עמוקה מתאימה לאיתור ליקויים?

יכולת הסתגלות חזקה: יכול להתמודד עם רקעים מורכבים ופגמים לא מובנים, כגון כתמי שמן, בורות, שריטות וכו'.

פחות כללים: אין צורך להגדיר ידנית לוגיקת זיהוי מורכבת, מה שמפחית את זמן ניפוי הבאגים.

למידה מתמשכת: המודל ממשיך ללמוד ומייעל ללא הרף את ביצועי הזיהוי.

יישום נרחב: מתאים לזיהוי משטח של חומרים שונים כגון מתכת, פלסטיק, זכוכית, PCB, קרמיקה וכו '.

מפתח לפריסה: שיתוף פעולה בתוכנה וחומרה + צבירת נתונים

היישום המוצלח של מערכות ראייה ללמידה עמוקה אינו נפרד מהתכנון המשותף של תוכנה וחומרה וצבירת משאבי נתונים. אנו מספקים ללקוחות מערך שלם של פתרונות ממצלמות תעשייתיות ברמת דיוק גבוהה, מערכות מקור אור מותאמות אישית, פלטפורמות אלגוריתמים תעשייתיות ועד לשרשראות כלי פיתוח מודל AI להבטחת המשכיות ויעילות מערכת הבדיקה בתנאי עבודה שונים.

בנוסף, יש לנו גם צוות מקצועי של מהנדסים חזותיים כדי לסייע ללקוחות בהשלמת איסוף נתונים, הערות, הדרכה, פריסה ואופטימיזציה מאוחרת יותר כדי להבטיח יישום חלק של הפרויקט.

מגמות עתידיות: אינטליגנציה קצה + מיזוג רב-מודאלי

עם הפיתוח של פלטפורמות מחשוב, מודלים של למידה עמוקה נפרסים גם בקצה. בשילוב עם קלט רב-מודאלי (RGB, עומק, אינפרא אדום וכו'), ניתן להשיג זיהוי מראה מקיף ומדויק יותר, תוך הזרקת תנופה חזקה לייצור מושכל.

זיהוי ליקויים במראה הוא המפתח לבקרת איכות. ככל שטכנולוגיות ראיית מכונה ו-AI ממשיכות להבשיל, פתרונות זיהוי המבוססים על למידה עמוקה הופכים לדרך חשובה עבור חברות ייצור גדולות להשיג שדרוגים חכמים.

אם אתה מתמודד עם בעיות כמו יעילות נמוכה של זיהוי פגמים ושיעור זיהוי שווא גבוה, ברוכים הבאיםצור איתנו קשר כדי לקבל פתרונות ראיית למידה עמוקה מותאמים אישית ולהתקדם לעידן חדש של ייצור איכותי ביחד.