Vďaka neustálej aktualizácii výrobných liniek priemyselnej automatizácie majú výrobné spoločnosti vyššie a vyššie požiadavky na kontrolu kvality produktu. V kontexte prenasledovania vyššej konzistencie, menších tolerancií a nižších miery defektov vo výrobe sa technológia strojového videnia rýchlo stáva dôležitým nástrojom riadenia kvality. Môže teda praktická aplikácia strojového videnia skutočne výrazne zlepšiť presnosť kontroly kvality produktu?
1. Skok z „detekcie ľudských očí“ na „strojové videnie“
Tradičná inšpekcia manuálnej kvality sa spolieha na zamestnancov operátora, ktorí zvyčajne potrebujú skúsenosti a koncentráciu na kontrolu, a sú náchylní na únavu, nesprávne posúdenie a zmeškané inšpekcie počas dlhodobých operácií alebo výrobných línií s vysokou intenzitou. Systém strojového videnia však môže dokončiť inšpekčnú úlohu pri vysokej rýchlosti a stabilite v prostredí s extrémne vysokou mierou opakovania kombináciou priemyselných kamier, šošoviek, zdrojov svetla a algoritmov spracovania obrazu a účinne sa vyhnúť chybám spôsobeným ľudskými faktormi. Napríklad pri kontrole elektronických škrupín produktov je presnosť manuálnej kontroly často ovplyvnená stavom okolitého svetla a zamestnanca, zatiaľ čo strojové videnie môže realizovať identifikáciu defektov, ako sú škrabance, bubliny, Burr atď. V rámci 0.
2. Strojové videnie zmocňuje „štíhla kontrola kvality“
V mnohých scenároch výroby vyššej kategórie, ako je výroba čipov, zdravotnícke pomôcky a automobilové diely, sú požiadavky na kontrolu kvality takmer tvrdé. Vízia stroja pomáha dosiahnuť kontrolu kvality štíhlej kvality prostredníctvom nasledujúcich aspektov:
Zobrazovanie s vysokým rozlíšením: Pokročilé priemyselné kamery a prispôsobené optické systémy dosahujú získavanie obrazu na úrovni mikrónu a zlepšujú rozlíšenie detekcie;
Inteligentná analýza obrazu: Na základe AI a algoritmov hlbokého učenia môže dynamicky identifikovať komplexné vzorce defektov a zlepšiť mieru rozpoznávania defektov;
Štandardizovaný výstup: Logika spracovania zjednoteného obrazu sa vyhýba ľudskému subjektívnemu úsudku a zaisťuje konzistentnosť detekčných štandardov;
Mechanizmus spätnej väzby v reálnom čase: Výsledky detekcie môžu byť spojené s upstreamovým zariadením na dosiahnutie automatického odmietnutia, označenia alebo úpravy a vytvorenie riadiaceho mechanizmu s uzavretou slučkou.
3. Typické prípady aplikácií: zlepšenie účinnosti a výnosu detekcie
Na výrobnej linke spoločnosti s obalom potravín sa v minulosti použila manuálna vizuálna kontrola na detekciu tlače uzáveru fľaše, spracovanie asi 8 0 fľašiek za hodinu, s mierou detekcie falošnej detekcie 5%. Od zavedenia systému strojového videnia ho spoločnosť vybavila vysokorýchlostnými fotoaparátmi a prispôsobenými zdrojmi svetla, dosiahla vysokorýchlostnú kontrolu 3, 000 za hodinu a miera nesprávneho posúdenia klesla na menej ako 0,1%, čo nielen vylepšila účinnosť výroby, ale tiež znížila reklamné a sťažnosti zákazníkov.
Aj keď strojové videnie zohralo dôležitú úlohu pri kontrole kvality, jej propagácia v zložitých scenároch čelí výzvam s vysokým rozlíšením, ako je optimalizácia algoritmov, zvýšené ťažkosti s integráciou systému a environmentálna adaptabilita. Teraz, keď sa technológia neustále zlepšuje a so zrelým vývojom AI a neustálej aktualizácii vizuálneho hardvéru sa systémy strojového videnia v budúcnosti stanú inteligentnejšími a stanú sa dôležitým základným kameňom pre výrobcov na dosiahnutie cieľa „nulových defektov“.
Stručne povedané, strojové videnie môže nielen výrazne zlepšiť presnosť kontroly kvality produktu, ale tiež vykazovať významné výhody stability, konzistentnosti a účinnosti. Pre výrobné spoločnosti, ktoré chcú zlepšiť svoju kvalitnú konkurencieschopnosť, usporiadanie systémov strojového videnia už nie je „voliteľnou možnosťou“, ale „nevyhnutnosťou“ až do špičkovej výroby.
