Tekoälyn visuaalinen tarkastuskone on edistynyt tunnistuslaite, joka yhdistää tekoälyn (AI), konenäön ja automaatioteknologian. Se voi automaattisesti suorittaa 100 % online-tarkastuksen tuotteen ulkonäöstä, koosta, vioista, kokoonpanon laadusta ja muista teollisilla tuotantolinjoilla olevista näkökohdista, mikä parantaa huomattavasti tarkastuksen tehokkuutta ja tarkkuutta.
Ominaisuudet:
Tekoäly ja älykäs analyysi käyttävät syväoppimis- ja koneoppimisalgoritmeja, jotka voivat käsitellä monimutkaisia ja sumeita vikoja ja joilla on kyky jatkuvasti oppia ja optimoida.
Korkean tarkkuuden kuvantaminen on varustettu korkean{0}}resoluution läänin-tason erityisillä valaistusjärjestelmillä ja kuvantamistekniikoilla pienten vikojen havaitsemiseksi.
Nopea ja tehokas tuki nopealle{0}}ilmakuvaukselle, useiden työasemien rinnakkaistunnistus ja mahdollisuus työskennellä jatkuvasti ja vakaasti 24/7;
Joustavuus ja sopeutumiskyky voivat mukautua nopeasti erilaisiin tuotteisiin vaihtamalla kalusteita ja testausohjelmia ja selviävät tietynasteisista tuotevaihteluista;
Tiedonhallinta tallentaa reaaliaikaisia{0}}tunnistustietoja, tuottaa tilastoraportteja ja tukee tuotteiden jäljitettävyyttä ja työvaatteiden optimointia.
Tekoälyn visuaalisen tarkastuksen koneen työnkulku on seuraava:
Kuvan hankinta
Tuote saapuu tarkastusasemalle kuljetusjärjestelmän kautta, ja nopea{0}}teollisuuskamera tallentaa tuotteen kuvan tietyn valonlähteen valaistuksessa.
01
Kuvankäsittely
Kuva lähetetään prosessointijärjestelmään esikäsittelyä, kuten kohinan vähentämistä, parannusta, segmentointia jne. varten tärkeimpien ominaisuuksien korostamiseksi.
02
AI-analyysi ja tunnistus
ydinvaiheet. Koulutettu syväoppimismalli analysoi esikäsitellyt kuvat, tunnistaa viat, luokittelee tuotteet, mittaa mitat jne.
03
Tuloksena tuomio ja täytäntöönpano
Järjestelmä arvioi, onko tuote hyväksytty tekoälyanalyysitulosten perusteella, ja ohjaa lajittelulaitetta (kuten robottivartta, puhallussuutinta) viallisten tuotteiden poistamiseksi.
04
Tiedon tallennus ja palaute
Testitulokset, kuvatiedot jne. tallennetaan reaaliajassa ja ladataan tietokantaan tuotantotilastoja, laadun jäljitettävyyttä ja mallin optimointia varten.
05
Edut ovat seuraavat:
Erittäin tarkka viantunnistus: Syväoppimisalgoritmien (kuten CNN-konvoluutiohermoverkkojen) perusteella se voi siepata tarkasti pienet viat yli 99,5 %:n tunnistustarkkuudella, joka ylittää selvästi ihmisen visuaalisen tarkastuksen rajan.
Johdonmukaisuus ilman vaihteluita: Manuaalisen testauksen subjektiivisuuden (kuten väsymys, tunne- ja kokemukselliset erot) eliminoiminen, yhtenäisten testausstandardien varmistaminen eri erien ja käyttäjien kesken ja virheiden havaitsemisen vähentäminen alle 0,1 %:iin.
Moniulotteinen täysi tarkastuksen kattavuus: tukee moniulotteisten indikaattoreiden, kuten tuotteen ulkonäön (väri, rakenne), koon (pituus, kulma, aukko), rakenteen (kokoonpanovirhe, puuttuvat osat) jne. samanaikaista havaitsemista, jolloin saavutetaan "kaikki elementit, ei kuolleita kulmia" -laatutarkastus.
Nopea reaaliaikainen{0}}tunnistus: Yksittäisen laitteen tunnistusnopeus voi olla tuhansia kappaleita minuutissa. Tehokkuus on 10-20 kertaa käsityön tehokkuus, mikä sopii nopeiden tuotantolinjojen rytmiin.
24-tunnin keskeytymätön toiminta: Ei tarvitse pysähtyä ja levätä, se voi toimia jatkuvasti ja vakaasti, sopii erityisen hyvin suuriin tuotantoskenaarioihin, mikä parantaa tehokkaasti tehtaan kokonaistuotantokapasiteettia.
Vaihda tunnistusobjekteja nopeasti: Sopeudu joustaviin tuotantovaatimuksiin algoritmimallin iteroinnin ja parametrien konfiguroinnin avulla.
Säästä työvoimakustannuksia: Yksi laite voi korvata 5-10 laaduntarkastustyöntekijää, mikä vähentää työvoimakustannuksia yli 60 % pitkällä aikavälillä ja välttää piilokustannukset, kuten manuaalisen koulutuksen ja hallinnan.
Vähennä materiaalihävikkiä: Varhaisella vikavaroituksella (kuten reaaliaikaisella-palautuksella tuotannon aikana) säädä prosessiparametreja oikea-aikaisesti, vähennä vikojen määrää ja minimoi raaka-ainehäviöt.
Alhaiset käyttökustannukset: Ydinkomponenttien, kuten teollisuuskameroiden ja objektiivien, käyttöikä on jopa 3-5 vuotta, ja päivittäinen huolto vaatii vain optisten komponenttien puhdistamista ja algoritmimallien päivittämistä ilman kulutustarvikkeiden kulutusta.
Vikatietojen jäljitys ja analysointi: Tallenna automaattisesti kunkin tuotteen tarkastustulokset (vian tyyppi, sijainti, määrä), luo visuaalisia raportteja, auta yrityksiä analysoimaan laatuvaihteluiden syitä ja optimoimaan tuotantoprosesseja (kuten muotin säätö, raaka-aineiden seulonta).
Mukautuva oppimiskyky: Keräämällä jatkuvasti vikanäytteitä algoritmimalli voi iteroida ja optimoida itsenäisesti, ja tunnistustarkkuus paranee vähitellen ajan myötä, mukautuen tuotepäivityksiin tai prosessin parannustarpeisiin.
Älykäs yhteys tuotantolinjaan: tukee teollista Internet-liitäntää (kuten PLC, MES-järjestelmä), toteuttaa reaaliaikaista{0}}vuorovaikutusta tunnistustietojen ja tuotantolaitteiden välillä, käynnistää viallisten tuotteiden automaattisen hylkäämisen, sammutushälytyksen ja muita toimia sekä muodostaa suljetun-silmukan laadunvalvonnan.
Tekoälyn näöntarkastuskone, joka on varustettu tekoälyalgoritmeilla korkean-tarkkuuden tunnistamiseen, nopeaan-nopeisiin täyden tarkastusmahdollisuuksiin ja tietoihin-ohjautuvaan älykkään analyysiin, on muuttanut täysin perinteisen manuaalisen laaduntarkastuksen tilan. Se ei ainoastaan paranna merkittävästi tuotteiden laatua ja tuotannon tehokkuutta, vaan se tarjoaa myös päätöksenteon-perustan laadun jäljitettävyydelle ja prosessien optimoinnille yrityksille. Se on yksi teollisuusautomaation ja älykkään valmistuksen päivityksen ydinlaitteista
Suositut Tagit: AI:n visuaalinen tarkastuskone, LASKU- ja pakkauskone
