Tootmine tootmise revolutsioon AI-põhise kvaliteedikontrolliga
PEKAT VISION, Datalogic grupi komponent, on alates loomisest 2017. aastal ümber määratlenud kvaliteedikontrolli tootmiskeskkondades. Ettevõte on tõusnud võtmeinnovaatoriks, kasutades kunstlikku intelligentsust visuaalsetel kontrolliprotsessidel. PEKAT VISIONi rakendus, mille on loonud rakendusinsenerid ilma programmeerimisoskusteta hõlpsaks kasutuselevõtmiseks, koosneb moodulitest, mis kasutavad arenenud süvakoolitusalgoritme ja neuronaalseid võrke. Need moodulid on osavad anomaliade avastamisel, objektide avastamisel ja klassifitseerimisel, pindade kvaliteedikontrollil ning optilisel märgituvastusel (OCR).
Edusammud traditsioonilistes kvaliteedikontrollimeetodites
Traditsioonilistes seadetes on kõige levinumad kvaliteedikontrollsüsteemid statsionaarsete kaameratega jälgides lintkonveieritel toimuvat. Süsteem hindab linti liikuvaid komponente ning tarkvara poolt puudulikuks peetud eseme korral käivitub automatiseeritud reaktsioon, mis viib selle tootmisliinilt eemaldamiseni. See lähenemine pakub usaldusväärset kontrolli, eriti sobib toodete puhul, mis on suures koguses toodetud.
Cobotid: Taskukohane ja usaldusväärne lahendus keerukatele kontrollidele
Toodetel keerulise geomeetriaga või suurema suurusega sisseviimine koostöös robotitega, ehk cobotitega, vähendab oluliselt automatiseeritud kontrolliraku seadistamisega seotud kulusid. Cobotid saavad töötada koos inimtöötajatega ilma vajaduseta mahukate ohutuse tõkete järele. Nende sisseehitatud ohutussüsteemid tagavad automaatse peatuse inimeste kätlemisel ja nad on mitmekülgsed, lihtsalt programmeeritavad, korduvkasutatavad ja kulutõhusad, mis teeb neist kasulikuks erineva suurusega ettevõtetele.
Mitmekülgsed vaatenurgad põhjalikuks kontrolliks
Cobotite kasutamine kvaliteedikontrolliks võimaldab testitavat osa kaamera ees manipuleerida, kuvades objekti mitmest küljest ja nurgast. See on eriti kasulik siledate, läikivate pindade uurimiseks ja vigade nagu kriimustuste ja mõlkide avastamiseks. Selline põhjalik kontroll jäädvustab detailseid pilte, mis muidu nõuaksid mitme kaamera ja käsitsi sekkumise kasutamist.
PEKAT VISIONi robotic-inspektsiooni innovatsioonide tutvustus
“Roboty 2024” üritusel demonstreeris PEKAT VISION plastikust sahtlite inspekteerimisprotsessi. Vaatamata plastikosade suurele tootmisvõimsusele, mis võiks sellise inspekteerimise teostamise ebatõenäoliseks muuta, demonstreeris üritus tulemuslikult kogu protseduuri. Plastvaluvormimise tootmistulemusi mõjutab mitmeid parameetreid, mida kõiki PEKAT VISIONi tarkvara analüüsida saab, tuvastades erinevaid pindade defekte täpselt ja tõhusalt.
PEKAT VISIONi läbimurdelist tarkvara täiendatakse pidevalt riistvaralahendustega, nt koostöös cobotitootjatega, laiendades täielikult automatiseeritud kvaliteedikontrolli jaoks sobivate tööstuslike rakenduste valikut. See integreerimine Datalogic tehnoloogiatega pakub uusi võimalusi, sealhulgas tööstusliku arvutitöötluse Vision Processor MX-G2000 tutvustamist, mis lihtsustab sobiva riistvara valimist klientidele ja seeläbi kvaliteediinspektsiooni automatiseerimist.
AI poolt juhitav visuaalne kvaliteedikontroll PEKAT VISIONiga
PEKAT VISIONi tehnoloogia kasutamise üks peamisi eeliseid on tootmisdefektide avastamise määra oluline suurendamine. AI-põhine visuaalkontroll suudab tuvastada ka kõige pisemad anomaaliad, mis võivad inimsilma eest varjule jääda, viies parema toote kvaliteedini ja ühtlusele. Lisaks võimaldab PEKAT VISIONi süvaõppe lähenemine pidevat kontrolliprotsessi täiustamist, kuna süsteem õpib uutest andmetest, vähendades tõrkepositsioone ja valepositiivseid tulemusi aja jooksul.
Lisaks vähendab kvaliteedikontrolli automatiseerimine AI abil kontrolliks kuluvat aega, kiirendades potentsiaalselt kogu tootmisprotsessi. See tehnoloogia vähendab ka vajadust manuaalse kontrolli järele, mis võib olla vastuvõtlik inimlikule eksimusele ja ebaühtlasele. Tööjõukulude kokkuhoiu, samuti jäätmete vähendamise kaudu täpsuse paranemise tõttu on ettevõtetele lean-tootmise eesmärke silmas pidades märkimisväärsed eelised.
Väljakutsed ja kontroversid AI poolt juhitud visuaalse kvaliteedikontrolliga seotult
Üks põhiline väljakutse AI toega kontrollisüsteemide rakendamisel, nagu seda pakub PEKAT VISION, on algse seadistamise maksumus. Kuigi see on pikaajaline kulutõhus lahendus, võib tehnoloogia, infrastruktuuri ja koolituse esialgne investeering olla märkimisväärne. Nende süsteemide kasutuselevõtuga kaasneb ka õppimiskõver, mis nõuab ettevõtetelt nende tegevuste vastavusse viimist.
Lisaks tekitab AI kasutamine kvaliteedikontrollis muret töökohtade kadumise pärast. Varem kvaliteedikontrolliga tegelevad töötajad võivad vajada ümberõpet, et jääda asjakohaseks automatiseeritumas töövoos. Selle nihega seotud eetilised ja sotsiaalsed tagajärjed on tööstuses endiselt kestvad arutelud.
Veel üheks väljakutseks on kõrgekvaliteedilise andmete vajadus nende AI süsteemide tõhusaks õpetamiseks. Kui AI mudelit ei koolitata täpselt mitmekesise ja põhjaliku andmekogumiga, võib see reaalses maailmas rakendades toodetud potentsiaalsete kvaliteedikontrolli probleemide tõttu valesti käituda.
AI poolt juhitud visuaalse kvaliteedikontrolli puudused
Kuigi AI poolt juhitud inspektsioonisüsteemid pakuvad arvukalt eeliseid, on neil ka piirangud. Tehnoloogia võib raskustega toime tulla objektidega, millel on suur variatsioon või mitte-standardne välimus, mis võib viia valede hinnanguteni. Muutused valgustingimustes või toodete viimistluse peenetes erinevustes võivad samuti mõjutada süsteemi täpsust.
Lisaks on probleemiks tehnoloogia liigne sõltuvus, kus inimjärelevalve puudumine võib vahele jätta defekte, mida AI süsteem pole õppinud avastama. Seetõttu on oluline, et ettevõtted hoiaksid tasakaalu AI ja inimliku hinnangu vahel, tagades, et kvaliteedikontroll püsib kindel.
Lisateabe saamiseks AI laiema konteksti kohta tööstuskeskkonnas soovitame külastada järgmisi linke:
– Datalogic, PEKAT VISIONi emaettevõte, toodete integratsiooniliste riist- ja tarkvaralahenduste kohta.
– Viimaste arengute ja rakenduste laia vaate AI-s külastage AI.org veebisaiti.
Palun pange tähele: Pakutud lingid viivad organisatsiooni peamisele domeenile, nagu taotletud. Siiski võivad konkreetsete lehtede külastamine pakkuda täiendavat teavet asjakohaste teemade kohta.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl