Преобразование инспекции зрения с помощью искусственного интеллекта

Узнайте, как алгоритмы искусственного интеллекта и глубокого обучения повышают эффективность наших инспекционных систем, обеспечивая непревзойденную точность и эффективность контроля качества.

Искусственный интеллект в инспекции зрения

В постоянно развивающейся отрасли производства пластиковой упаковки поддержание высочайших стандартов качества продукции остается главным приоритетом. Роль инспекции зрения как основного элемента обеспечения качества претерпела значительную эволюцию - благодаря прорывам в технологии глубокого обучения. Благодаря использованию возможностей глубокого обучения процессы визуального контроля в производстве были значительно усовершенствованы, что привело к повышению точности, эффективности и общему улучшению качества продукции.

Далее мы подробнее рассмотрим некоторые из реальных ИИ-решений, которые мы разработали для наших систем технического зрения. Интегрируя современные алгоритмы глубокого обучения в нашу и без того надежную технологию технического зрения, мы не просто идем в ногу с отраслевыми стандартами, мы их переосмысливаем. Наш подход основан на использовании возможностей искусственного интеллекта для анализа и интерпретации сложных визуальных данных в высокоскоростных приложениях. Это позволяет обнаруживать даже мельчайшие дефекты, гарантируя высочайшее качество каждого продукта, сходящего с производственной линии. От обнаружения тонких различий в цвете и текстуре до распознавания сложных узоров и форм - наши системы технического зрения с поддержкой искусственного интеллекта способны решать весь спектр задач контроля качества с беспрецедентной точностью и эффективностью.

С первого взгляда

Ключевые преимущества искусственного интеллекта в инспекции зрения

Автоматизированное обнаружение дефектов

Глубокое обучение на больших массивах данных улучшает контроль качества

Обнаружение аномалий

За пределами распознавания образов: Выявление скрытых дефектов и обнаружение нарушений

Адаптивное обучение

Обеспечение качества продукции в сложных и меняющихся условиях производства

Непрерывные циклы обратной связи

Адаптация и повышение точности даже при изменении продукции

Сокращение числа ложных и отрицательных срабатываний

Повышение точности обнаружения дефектов и минимизация ошибок контроля

Прогнозирование качества

Проактивное обслуживание для предотвращения дефектов до их появления и повышения OEE

Глубокое обучение для привязанных крышек

Ранее системам технического зрения требовалось большое количество образцов для настройки, содержащих все типы дефектов крышек, которые необходимо было обнаружить. Такой подход быстро исчерпывал себя или требовал дополнительных усилий при разработке, когда проверялись специальные укупорочные средства или привязные колпачки. Теперь реализовано программное решение на основе Deep Learning: Оно улучшает эту трудоемкую процедуру, позволяя обнаруживать различные дефекты укупорки даже для сложных типов укупорки.

Благодаря нашему новому подходу оператор может обучить систему на базе нескольких хороших деталей, гарантируя, что отклонения от заданных «хороших» закрытий будут отбраковываться автоматически. Это означает, что наша система улавливает даже самые мелкие дефекты и гарантирует, что ваша продукция соответствует самым высоким стандартам качества.

В прошлом крышки обычно были вращательно-симметричными и не требовали выравнивания. Внедрение привязных колпачков обеспечило появление на рынке новых, асимметричных геометрий и конструкций. Наш новый программный подход обеспечивает возможность проверки даже сложных асимметричных конструкций. При этом нет необходимости выравнивать крышки, так как программное обеспечение обучено работе с крышками в различных положениях вращения.

Настройка инспекции особенно интуитивна. Создание эталона позволяет оператору определить области, которые необходимо проверить на наличие дефектов. Оператор использует значение допуска, чтобы отличить хорошую укупорку от плохой. Таким образом, полный контроль над качеством продукции и инспекцией всегда гарантирован.

Более подробно об искусственном интеллекте, используемом для контроля закрытий, вы узнаете из следующего видео.

Нейронная сеть повышает точность обнаружения преформ

В PreMon используется искусственный интеллект для точного определения положения преформ. Таким образом, настройка новых изделий упрощается за счет автоматической идентификации преформ без ручных, трудоемких операций по настройке.

Изначально использовались классические алгоритмы, использующие сопоставление шаблонов, но они оказались ненадежными для высокопрозрачных преформ, меняющихся расстояний между конвейерными лентами, грязных конвейеров и других сложных ситуаций. Чтобы преодолеть эти ограничения, была разработана нейронная сеть, которая теперь используется во всех системах PreMon. Это передовое решение на основе искусственного интеллекта обеспечивает последовательное и точное обнаружение преформ, повышая эффективность и надежность мониторинга преформ.

Преодоление проблем с прозрачными этикетками с помощью искусственного интеллекта

Передовые алгоритмы искусственного интеллекта меняют ландшафт контроля качества IML, особенно в том, что касается прозрачных этикеток на прозрачных носителях. Ранее это представляло собой серьезное препятствие, приводящее к необоснованным отказам.

Наш IMLWatcher, работающий на основе искусственного интеллекта, проверяет любые отклонения от эталонного изображения, такие как отсутствующие или неправильные этикетки, пропуски и прочее. Благодаря использованию верхней камеры, которая смотрит внутрь ковша, и специального объектива, продукты можно располагать перед камерой в любом повороте, что обеспечивает точный контроль даже при сильном смещении. Настройка нового продукта сводится всего к двум небольшим шагам, после чего система готова к проверке. Показатель аномалий указывает на отклонения, позволяя операторам корректировать уровни допуска в соответствии с конкретными требованиями к качеству.

Повышение точности контроля рукавных этикеток с помощью искусственного интеллекта

В SleeveWatcher используется система обнаружения аномалий, основанная на искусственном интеллекте и обеспечивающая превосходную надежность по сравнению с традиционными методами. В отличие от обычного контроля, который может быть несовместим с разновидностями продукции, система обнаружения аномалий выявляет только необычные события и экстраординарное поведение в наборах данных. Он оценивает отклонения от типичного внешнего вида рукавных этикеток.

Например, блестящие этикетки на рукавах могут давать блики, которые традиционные методы ошибочно классифицируют как дефекты, что приводит к ложному браку. Однако система искусственного интеллекта распознает такие отражения как нормальные отклонения, точно отличая настоящие дефекты от безобидных отклонений. Это позволяет значительно повысить точность и последовательность проверки рукавных этикеток.

intravis-sleeve-vision-inspection-sleevewatcher-system-product-software-1920x1280px

Вопросы и ответы о Intravis AI

Хотя ИИ - это мощный инструмент, который значительно улучшает системы технического зрения, он не является универсальным решением для всех проблем. Инспекция технического зрения на основе ИИ дает значительные преимущества, такие как повышение точности, эффективности и способности решать сложные задачи. Однако его эффективность зависит от нескольких факторов, таких как правильная реализация, качество данных и конкретные требования к применению.

ИИ отлично справляется с выявлением закономерностей, обнаружением аномалий и принятием решений в режиме реального времени, что может значительно улучшить процессы контроля качества. При этом традиционные методы и человеческий контроль остаются крайне важными, особенно в ситуациях, когда ИИ может столкнуться с ограничениями или потребовать тонкой настройки. Интеграция ИИ с существующими технологиями и опытом обеспечивает сбалансированный подход, использующий сильные стороны как ИИ, так и традиционных методов для достижения оптимальных результатов в системах инспекции зрения.
Искусственный интеллект в системах технического зрения выходит за рамки простого выявления дефектов. ИИ также может улучшить предиктивное обслуживание и прогнозирование качества. Анализируя исторические данные и данные в режиме реального времени, модели искусственного интеллекта могут предсказывать потенциальные проблемы в оборудовании или процессах, что позволяет проводить упреждающее обслуживание для предотвращения дефектов до их возникновения. Такая возможность прогнозирования повышает общую эффективность оборудования (OEE) и обеспечивает стабильное качество продукции за счет получения действенных сведений и тенденций.

Первый шаг в направлении полного использования данных можно сделать с помощью IntraVisualizer. Это программное обеспечение для анализа данных, которое собирает и анализирует все данные о качестве инспекционных систем INTRAVIS в одном месте.
Модели глубокого обучения значительно повышают точность систем визуального контроля, анализируя огромные объемы данных для выявления тонких закономерностей и аномалий. Традиционные методы контроля часто опираются на предопределенные правила и ручную проверку, что может привести к пропуску сложных дефектов или отклонений в качестве продукции. В отличие от них, модели глубокого обучения обучаются на основе больших массивов данных изображений и другой необходимой информации, что позволяет им распознавать и понимать сложные детали, которые могут указывать на дефект.

Эти модели используют нейронные сети для обработки и анализа данных, учась отличать допустимые отклонения от истинных дефектов. Такая способность к обучению и адаптации делает модели глубокого обучения особенно эффективными в обнаружении тонких аномалий, которые могут остаться незамеченными при использовании традиционных методов контроля.

Более того, модели глубокого обучения постоянно совершенствуются с течением времени, по мере того как они получают все больше данных. Этот непрерывный процесс обучения означает, что точность обнаружения дефектов повышается, что приводит к более надежному и последовательному контролю качества. В результате производители могут добиться более высокого качества продукции и сократить количество отходов, переделок и жалоб клиентов.
Традиционные методы контроля опираются на статичные критерии и предопределенные правила, которые могут быть ограничены при работе со сложными и изменчивыми образцами. ИИ повышает точность систем технического зрения за счет непрерывного обучения на основе огромного количества данных, что улучшает их способность распознавать и классифицировать дефекты. Системы ИИ развиваются с течением времени, совершенствуя свои алгоритмы на основе новых данных и обратной связи. Этот динамичный процесс обучения снижает вероятность человеческой ошибки и гарантирует, что оценки остаются последовательными и точными даже при изменении условий производства или дизайна продукции.

Кроме того, передовые алгоритмы ИИ способны выявлять в данных тонкие закономерности и взаимосвязи, которые могут быть неочевидны для человека-инспектора. Например, система искусственного интеллекта может обнаружить сложные взаимосвязи между различными типами дефектов и конкретными этапами производственного процесса, что может привести к более эффективному анализу первопричины и оптимизации процесса. Такой уровень детализации и точности особенно полезен в отраслях, где высокая точность и строгий контроль качества имеют первостепенное значение. Используя ИИ, производители могут добиться более высоких стандартов качества, минимизировать отходы и повысить общую эффективность производства.
Да, ИИ может значительно улучшить предиктивное обслуживание систем технического зрения. Анализируя исторические данные и данные в режиме реального времени, алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности и аномалии, которые указывают на потенциальные проблемы оборудования, прежде чем они приведут к сбоям. Такая способность к прогнозированию позволяет проводить упреждающее обслуживание, устраняя проблемы до их обострения и сокращая время непредвиденных простоев. В результате повышается эффективность оборудования, снижаются затраты на обслуживание, повышается общая надежность и эффективность производственного процесса. Внедрение предиктивного обслуживания на основе искусственного интеллекта гарантирует, что системы технического зрения будут оставаться работоспособными и оптимальными, поддерживая стабильное качество продукции и эффективность производства.
Внедрение ИИ в существующие системы технического зрения может быть простым, поскольку наши решения в области ИИ разработаны таким образом, чтобы легко интегрироваться с существующим оборудованием и программным обеспечением. Это расширяет возможности инспекции без необходимости полной перестройки системы. Насколько гладко пройдет интеграция, зависит от уникальных характеристик и настроек ваших существующих систем.

Наша команда будет рада оказать вам поддержку на протяжении всего процесса, обеспечивая плавный переход и оптимальную интеграцию. Мы тесно сотрудничаем с вами, чтобы понять требования вашей системы и разработать решения AI, отвечающие вашим потребностям. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы узнать о возможности обновления!

Узнайте, как искусственный интеллект может поддержать ваш производственный процесс

Откройте для себя возможности наших программных решений, основанных на искусственном интеллекте и предназначенных для широкого спектра продуктов в индустрии пластиковой упаковки. Узнайте, как это может повысить эффективность ваших операций!

Свяжитесь с нами