Che ruolo possono svolgere l’intelligenza artificiale e la visione artificiale nell’ispezione estetica?

L’industria manifatturiera continua a perseguire una produzione meccanizzata e ad alta efficienza, e i tradizionali sistemi di ispezione visiva stanno gradualmente mettendo in luce i propri limiti. Di fronte al rilevamento di difetti estetici complessi, irregolari e minuscoli, la combinazione di visione artificiale e apprendimento profondo dell’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento importante per la nuova generazione di controllo di qualità automatizzato. Allora come si ottiene questa combinazione? Di seguito verrà fornita un'introduzione approfondita all'adozione della visione artificiale.Il rilevamento intelligente della fotocamera consente di comprendere facilmente l'applicazione del deep learning nel rilevamento.

Da 'visibile' a 'comprensibile': il deep learning rimodella il rilevamento delle apparenze

L'ispezione visiva tradizionale si basa su regole fisse, come scala di grigi, contrasto, bordi e altri algoritmi per determinare se un prodotto è qualificato. Tuttavia, per i prodotti con forme di difetti irregolari, texture complesse o forti interferenze di fondo, questo metodo è spesso soggetto a mancati rilevamenti o valutazioni errate, compromettendo seriamente l'affidabilità del rilevamento.

L'algoritmo di deep learning delle fotocamere intelligenti apprende i difetti in modo 'basato sui dati'. Attraverso l'addestramento su un gran numero di immagini campione, il modello può identificare forme complesse di difetti, piccoli cambiamenti e persino trame anomale, ottenendo un riconoscimento intelligente veramente 'comprensibile'.

Record applicativo: rilevamento dei graffi sul guscio nell'industria elettronica 3C

Prendendo come esempio le aziende produttrici di elettronica 3C, ci sono sempre stati punti critici nell'ispezione della superficie dopo lo stampaggio a iniezione delle custodie dei telefoni cellulari: esistono vari tipi di graffi e alcuni graffi minori sono molto vicini alla struttura normale. L'efficienza dell'ispezione manuale è bassa, il tasso di rilevamento falso è elevato e gli algoritmi visivi tradizionali sono difficili da identificare in modo stabile.

Raccomandiamo alle imprese l'uso di fotocamere intelligenti + soluzioni di algoritmi visivi di deep learning, dotate di fotocamere industriali ad alta risoluzione e piattaforme di formazione AI. L'addestramento del modello può essere completato utilizzando solo centinaia di immagini annotate. Nell'implementazione effettiva, il tasso di precisione del riconoscimento ha raggiunto oltre il 98% e il tasso di falsi allarmi è stato ridotto a meno del 2%, migliorando di fatto il livello di automazione dell'intera linea.

Perché il deep learning è adatto al rilevamento dei difetti?

Forte adattabilità: può gestire sfondi complessi e difetti non strutturati, come macchie di olio, buchi, graffi, ecc.

Meno regole: non è necessario impostare manualmente una logica di rilevamento complessa, riducendo i tempi di debug.

Apprendimento continuo: il modello continua ad apprendere e ottimizza continuamente le prestazioni di rilevamento.

Ampiamente applicabile: adatto per il rilevamento di superfici di vari materiali come metallo, plastica, vetro, PCB, ceramica, ecc.

Chiave per l'implementazione: collaborazione software e hardware + accumulo di dati

L’applicazione di successo dei sistemi di visione del deep learning è inseparabile dalla progettazione collaborativa di software e hardware e dall’accumulo di risorse di dati. Forniamo ai clienti un set completo di soluzioni, da telecamere industriali ad alta precisione, sistemi di sorgenti luminose personalizzate, piattaforme di algoritmi industriali a catene di strumenti di sviluppo di modelli AI per garantire la continuità e l'efficienza del sistema di ispezione in diverse condizioni di lavoro.

Inoltre, disponiamo anche di un team professionale di ingegneri visivi per assistere i clienti nel completare la raccolta dei dati, l'annotazione, la formazione, l'implementazione e la successiva ottimizzazione per garantire la corretta implementazione del progetto.

Tendenze future: edge intelligence + fusione multimodale

Con lo sviluppo delle piattaforme informatiche, i modelli di deep learning vengono implementati anche nell’edge. In combinazione con l’input multimodale (RGB, profondità, infrarossi, ecc.), è possibile ottenere un rilevamento dell’aspetto più completo e accurato, dando un forte impulso alla produzione intelligente.

Il rilevamento dei difetti estetici è la chiave del controllo qualità. Man mano che la visione artificiale e le tecnologie di intelligenza artificiale continuano a maturare, le soluzioni di rilevamento basate sul deep learning stanno diventando un modo importante per le principali aziende manifatturiere di ottenere aggiornamenti intelligenti.

Se stai riscontrando problemi come la bassa efficienza di rilevamento dei difetti e l'elevato tasso di rilevamento di falsi, benvenuto suContattaci per ottenere soluzioni di visione di deep learning personalizzate e muoverci insieme verso una nuova era di produzione di alta qualità.