Jaką rolę w kontroli wyglądu może odegrać sztuczna inteligencja i wizja maszynowa?

Przemysł wytwórczy w dalszym ciągu dąży do zmechanizowanej i wysokowydajnej produkcji, a tradycyjne systemy kontroli wizualnej stopniowo ujawniają swoje ograniczenia. W obliczu wykrywania złożonych, nieregularnych i drobnych wad wyglądu połączenie widzenia maszynowego i głębokiego uczenia się AI staje się ważnym narzędziem nowej generacji zautomatyzowanej kontroli jakości. Jak więc uzyskać tę kombinację? Poniżej znajduje się szczegółowe wprowadzenie do stosowania systemów widzenia maszynowego.Inteligentne wykrywanie kamer pozwala łatwo zrozumieć zastosowanie głębokiego uczenia się w wykrywaniu.

Od „widocznego” do „zrozumiałego”: głębokie uczenie zmienia kształt wykrywania wyglądu

Tradycyjna kontrola wizualna opiera się na ustalonych regułach, takich jak skala szarości, kontrast, krawędź i inne algorytmy w celu ustalenia, czy produkt jest kwalifikowany. Jednakże w przypadku produktów o nieregularnych kształtach defektów, złożonej teksturze lub silnych zakłóceniach tła metoda ta jest często podatna na pominięcie wykrycia lub błędną ocenę, co poważnie wpływa na niezawodność wykrywania.

Algorytm głębokiego uczenia się inteligentnych kamer uczy się defektów w sposób „oparty na danych”. Dzięki szkoleniu na dużej liczbie przykładowych obrazów model może identyfikować złożone kształty defektów, niewielkie zmiany, a nawet nieprawidłowe tekstury, uzyskując naprawdę „zrozumiałe” inteligentne rozpoznawanie.

Zapis zastosowania: Wykrywanie zarysowań powłoki w przemyśle elektronicznym 3C

Biorąc za przykład firmy produkujące elektronikę 3C, zawsze pojawiały się problemy podczas kontroli powierzchni po formowaniu wtryskowym obudów telefonów komórkowych: występują różne rodzaje zadrapań, a niektóre drobne zadrapania mają teksturę bardzo zbliżoną do normalnej. Wydajność inspekcji ręcznej jest niska, współczynnik fałszywego wykrywania jest wysoki, a tradycyjne algorytmy wizualne są trudne do stabilnej identyfikacji.

Przedsiębiorstwom rekomendujemy stosowanie inteligentnych kamer + rozwiązań algorytmów wizualnych głębokiego uczenia, wyposażonych w kamery przemysłowe o wysokiej rozdzielczości i platformy szkoleniowe AI. Trening modelu można ukończyć, korzystając jedynie z setek obrazów z adnotacjami. W rzeczywistym wdrożeniu współczynnik dokładności rozpoznawania osiągnął ponad 98%, a wskaźnik fałszywych alarmów został zmniejszony do mniej niż 2%, skutecznie poprawiając poziom automatyzacji całej linii.

Dlaczego głębokie uczenie się nadaje się do wykrywania defektów?

Silna zdolność adaptacji: radzi sobie ze złożonymi tłami i defektami niestrukturalnymi, takimi jak plamy oleju, wżery, zadrapania itp.

Mniej reguł: nie ma potrzeby ręcznego ustawiania złożonej logiki wykrywania, co skraca czas debugowania.

Ciągłe uczenie się: model kontynuuje naukę i stale optymalizuje wydajność wykrywania.

Szerokie zastosowanie: Nadaje się do wykrywania powierzchni różnych materiałów, takich jak metal, plastik, szkło, PCB, ceramika itp.

Klucz do wdrożenia: współpraca w zakresie oprogramowania i sprzętu + gromadzenie danych

Pomyślne zastosowanie systemów wizyjnych wykorzystujących głębokie uczenie się jest nierozerwalnie związane ze wspólnym projektowaniem oprogramowania i sprzętu oraz gromadzeniem zasobów danych. Zapewniamy klientom kompletny zestaw rozwiązań, od precyzyjnych kamer przemysłowych, niestandardowych systemów źródeł światła, platform algorytmów przemysłowych po łańcuchy narzędzi do opracowywania modeli AI, aby zapewnić ciągłość i wydajność systemu kontroli w różnych warunkach pracy.

Ponadto posiadamy również profesjonalny zespół inżynierów wizualnych, którzy pomagają klientom w kompletowaniu gromadzenia danych, adnotacjach, szkoleniach, wdrażaniu i późniejszej optymalizacji, aby zapewnić płynną realizację projektu.

Przyszłe trendy: inteligencja brzegowa + fuzja multimodalna

Wraz z rozwojem platform obliczeniowych modele głębokiego uczenia się są wdrażane także na brzegach. W połączeniu z wejściem multimodalnym (RGB, głębokość, podczerwień itp.) można uzyskać bardziej wszechstronne i dokładne wykrywanie wyglądu, co daje silny impuls inteligentnej produkcji.

Wykrywanie wad wyglądu jest kluczem do kontroli jakości. W miarę rozwoju technologii widzenia maszynowego i sztucznej inteligencji rozwiązania w zakresie wykrywania oparte na głębokim uczeniu się stają się dla głównych firm produkcyjnych ważnym sposobem na osiągnięcie inteligentnych ulepszeń.

Jeśli napotykasz problemy, takie jak niska skuteczność wykrywania defektów i wysoki współczynnik fałszywego wykrywania, zapraszamySkontaktuj się z nami , aby uzyskać spersonalizowane rozwiązania w zakresie wizji głębokiego uczenia się i wspólnie wejść w nową erę wysokiej jakości produkcji.