Kakšno vlogo imata lahko umetna inteligenca in strojni vid pri pregledu videza?

Predelovalna industrija si še naprej prizadeva za mehanizirano in visoko učinkovito proizvodnjo, tradicionalni sistemi vizualnega nadzora pa postopoma razkrivajo svoje omejitve. Ko se soočamo z odkrivanjem zapletenih, nepravilnih in drobnih napak videza, postaja kombinacija strojnega vida + globinskega učenja AI pomembno orodje za novo generacijo avtomatiziranega nadzora kakovosti. Torej, kako dobite to kombinacijo? Naslednje bo zagotovilo poglobljen uvod v sprejemanje strojnega vida.Zaznavanje s pametno kamero vam omogoča enostavno razumevanje uporabe globokega učenja pri zaznavanju.

Od 'vidnega' do 'razumljivega': Globoko učenje preoblikuje zaznavanje videza

Tradicionalni vizualni pregled se opira na fiksna pravila, kot so sivine, kontrast, robovi in ​​drugi algoritmi za ugotavljanje, ali je izdelek kvalificiran. Vendar je pri izdelkih z nepravilnimi oblikami napak, zapletenimi teksturami ali močnimi motnjami v ozadju ta metoda pogosto nagnjena k zgrešenemu zaznavanju ali napačni presoji, kar resno vpliva na zanesljivost zaznavanja.

Algoritem globokega učenja pametnih kamer se uči napak na 'podatkovno voden' način. Z usposabljanjem na velikem številu vzorčnih slik lahko model prepozna zapletene oblike napak, majhne spremembe in celo nenormalne teksture, s čimer doseže resnično 'razumljivo' inteligentno prepoznavanje.

Zapis uporabe: zaznavanje prask na lupini v elektronski industriji 3C

Če za primer vzamemo podjetja za proizvodnjo elektronike 3C, so bile pri površinskem pregledu po brizganju ohišij mobilnih telefonov vedno boleče točke: obstajajo različne vrste prask in nekatere manjše praske so zelo podobne običajnim teksturam. Učinkovitost ročnega pregleda je nizka, stopnja napačnega zaznavanja je visoka, tradicionalne vizualne algoritme pa je težko stabilno prepoznati.

Podjetjem priporočamo uporabo pametnih kamer + rešitev vizualnih algoritmov za globoko učenje, opremljenih z industrijskimi kamerami visoke ločljivosti in platformami za usposabljanje AI. Usposabljanje modelov je mogoče zaključiti z uporabo samo stotin označenih slik. Pri dejanski uvedbi je stopnja natančnosti prepoznave dosegla več kot 98 %, stopnja lažnih alarmov pa je bila zmanjšana na manj kot 2 %, kar učinkovito izboljša raven avtomatizacije celotne linije.

Zakaj je globoko učenje primerno za odkrivanje napak?

Močna prilagodljivost: obvlada kompleksna ozadja in nestrukturirane napake, kot so oljni madeži, luknje, praske itd.

Manj pravil: ni potrebe po ročnem nastavljanju zapletene logike zaznavanja, kar skrajša čas odpravljanja napak.

Nenehno učenje: model se še naprej uči in nenehno optimizira zmogljivost zaznavanja.

Široko uporaben: primeren za površinsko zaznavanje različnih materialov, kot so kovina, plastika, steklo, PCB, keramika itd.

Ključ do uvajanja: sodelovanje programske in strojne opreme + kopičenje podatkov

Uspešna uporaba vizualnih sistemov globokega učenja je neločljiva od skupnega oblikovanja programske in strojne opreme ter kopičenja podatkovnih virov. Strankam nudimo celoten nabor rešitev od visoko natančnih industrijskih kamer, prilagojenih sistemov svetlobnih virov, platform industrijskih algoritmov do verig orodij za razvoj modelov AI, da zagotovimo kontinuiteto in učinkovitost nadzornega sistema v različnih delovnih pogojih.

Poleg tega imamo tudi strokovno ekipo vizualnih inženirjev, ki strankam pomagajo pri dokončanju zbiranja podatkov, označevanju, usposabljanju, uvajanju in kasnejši optimizaciji, da se zagotovi nemoteno izvajanje projekta.

Prihodnji trendi: vrhunska inteligenca + večmodalna fuzija

Z razvojem računalniških platform se na robu uvajajo tudi modeli globokega učenja. V kombinaciji z večmodalnim vnosom (RGB, globina, infrardeči itd.) je mogoče doseči celovitejše in natančnejše zaznavanje videza, kar daje močan zagon inteligentni proizvodnji.

Odkrivanje napak na videzu je ključ do nadzora kakovosti. Ker tehnologija strojnega vida in umetne inteligence še naprej dozorevata, postajajo rešitve za odkrivanje, ki temeljijo na globokem učenju, pomemben način za doseganje inteligentnih nadgradenj za velika proizvodna podjetja.

Če se soočate s težavami, kot sta nizka učinkovitost odkrivanja napak in visoka stopnja lažnega odkrivanja, dobrodošliStopite v stik z nami , da dobite prilagojene rešitve globokega učenja in se skupaj pomaknete v novo obdobje visokokakovostne proizvodnje.