Колику улогу могу имати вештачка интелигенција и машински вид у инспекцији изгледа?

Производна индустрија наставља да прати механизовану и високоефикасну производњу, а традиционални системи визуелне инспекције постепено откривају своја ограничења. Када се суочи са откривањем сложених, неправилних и ситних недостатака у изгледу, комбинација машинског вида + дубоког учења вештачке интелигенције постаје важан алат за нову генерацију аутоматизоване контроле квалитета. Па како да добијете ову комбинацију? Следеће ће пружити детаљан увод у усвајање машинског вида.Детекција паметне камере вам омогућава да лако разумете примену дубоког учења у детекцији.

Од „видљивог“ до „разумљивог“: Дубоко учење преобликује откривање изгледа

Традиционална визуелна инспекција се ослања на фиксна правила, као што су сиви тонови, контраст, ивица и други алгоритми да би се утврдило да ли је производ квалификован. Међутим, за производе са неправилним облицима дефеката, сложеним текстурама или јаким сметњама у позадини, ова метода је често склона промашеном откривању или погрешној процени, што озбиљно утиче на поузданост детекције.

Алгоритам дубоког учења паметних камера учи о недостацима на начин „вођен подацима“. Кроз обуку на великом броју узорака слика, модел може да идентификује сложене облике дефеката, мале промене, па чак и абнормалне текстуре, постижући заиста „разумљиво“ интелигентно препознавање.

Запис о примени: Детекција огреботина љуске у 3Ц електронској индустрији

Узимајући за пример компаније за производњу електронике 3Ц, увек су постојале болне тачке у површинској инспекцији након бризгања кућишта мобилних телефона: постоје различите врсте огреботина, а неке мање огреботине су веома сличне нормалним текстурама. Ефикасност ручне инспекције је ниска, стопа лажне детекције је висока, а традиционалне визуелне алгоритме је тешко стабилно идентификовати.

Предузећима препоручујемо употребу паметних камера + решења визуелних алгоритама дубоког учења, опремљених индустријским камерама високе резолуције и платформама за обуку АИ. Обука модела се може завршити коришћењем само стотина анотираних слика. У стварној примени, стопа тачности препознавања је достигла више од 98%, а стопа лажних аларма је смањена на мање од 2%, чиме се ефективно побољшава ниво аутоматизације целе линије.

Зашто је дубоко учење погодно за откривање недостатака?

Снажна прилагодљивост: може да се носи са сложеном позадином и неструктурираним дефектима, као што су мрље од уља, удубљења, огреботине итд.

Мање правила: Нема потребе да ручно постављате сложену логику детекције, смањујући време отклањања грешака.

Континуирано учење: Модел наставља да учи и континуирано оптимизује перформансе детекције.

Широко применљиво: Погодно за површинску детекцију различитих материјала као што су метал, пластика, стакло, ПЦБ, керамика итд.

Кључ за примену: софтверска и хардверска сарадња + акумулација података

Успешна примена система визије дубоког учења је неодвојива од заједничког дизајна софтвера и хардвера и акумулације ресурса података. Купцима пружамо комплетан сет решења од индустријских камера високе прецизности, прилагођених система извора светлости, платформи индустријских алгоритама до ланаца алата за развој АИ модела како бисмо осигурали континуитет и ефикасност инспекцијског система у различитим условима рада.

Поред тога, имамо и професионални тим визуелних инжењера који помажу клијентима у комплетирању прикупљања података, бележењу, обуци, имплементацији и каснијој оптимизацији како би се обезбедила несметана имплементација пројекта.

Будући трендови: интелигенција ивица + мултимодална фузија

Са развојем рачунарских платформи, модели дубоког учења се такође примењују на ивици. У комбинацији са мултимодалним улазом (РГБ, дубина, инфрацрвено, итд.), може се постићи свеобухватније и прецизније откривање изгледа, дајући снажан подстицај интелигентној производњи.

Откривање недостатака у изгледу је кључ контроле квалитета. Како машински вид и АИ технологије настављају да сазревају, решења за откривање заснована на дубоком учењу постају важан начин за велике производне компаније да постигну интелигентне надоградње.

Ако се суочавате са проблемима као што су ниска ефикасност детекције кварова и висока стопа лажне детекције, добродошлиКонтактирајте нас да бисте добили прилагођена решења визије дубоког учења и заједно кренули ка новој ери висококвалитетне производње.