Применение визуального контроля в промышленном контроле качества
Применение визуального контроля в промышленном контроле качества по сути предполагает оснащение производственных линий «умными глазами», преобразуя традиционный контроль, выполняемый человеком, в автоматизированную интеллектуальную систему, состоящую из камер, источников света, алгоритмов и программного обеспечения. Таблица ниже поможет вам быстро понять основные принципы, преимущества и типичные области применения.
| Размеры | Традиционный ручной контроль качества | Промышленный контроль качества на основе визуального восприятия |
| Основные принципы | Человеческое наблюдение и субъективное суждение | Получение изображений с помощью оптического оборудования, автоматическая идентификация, анализ и принятие решений с помощью алгоритмов обработки изображений и моделей ИИ |
| Основные преимущества | Гибкий и адаптируемый | высокая эффективность (может работать круглосуточно, например, полный осмотр транспортного средства за 100 секунд), высокая точность (точность распознавания достигает уровня миллиметра или даже микрометра), высокая стабильность (объективные и последовательные результаты) |
| Типичные применения | Широко применимо, но есть узкие места | Автомобильная промышленность (внешний вид автомобиля, болты шасси, дефекты ступиц колес), электроника и полупроводники (дефекты пластин микрометрового уровня, печатные платы, качество сварки), производство товаров народного потребления (обрыв нити в текстильных изделиях, дефекты термосов, качество печати) |
Основная технология систем визуального контроля: превосходная производительность комплексной промышленной системы визуального контроля основана на синергетическом эффекте нескольких ключевых технологий:
Технология многомерной визуализации: для решения задач в различных промышленных условиях система объединяет несколько технологий визуализации. Например, 3D-лазерные датчики фиксируют контуры и глубину объектов для контроля сложных криволинейных поверхностей, таких как ступицы колёс и сварные швы; рентгеновское излучение используется для внутреннего осмотра объектов, точно выявляя такие дефекты, как сварные пузырьки и пустоты внутри электронных компонентов, которые полностью невидимы невооружённым глазом.
Продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта: это «мозг» системы. В частности, визуальные модели, основанные на глубоком обучении, могут обучаться на огромных массивах изображений дефектов, получая таким образом возможность выявлять сложные, мелкие и даже нестандартные дефекты. Некоторые ведущие крупномасштабные визуальные модели способны распознавать новые дефекты, используя всего 1–5 образцов, что значительно сокращает цикл обучения модели.
Совместное развертывание «облако-периферия-устройство»: для баланса скорости обработки и вычислительных затрат системы визуального контроля часто используют стратегию совместного развертывания. Обучение и оптимизация сложных моделей ИИ выполняются в мощном облаке, а обученные облегченные модели развертываются на устройствах на периферии завода или на производственной линии, что позволяет оперативно реагировать на результаты проверки и избегать влияния сетевых задержек на эффективность производства.
Тенденции и проблемы развития
В будущем промышленный визуальный контроль будет развиваться в сторону большей интеллектуальности и интеграции:
Глубокая интеграция со всем производственным процессом: визуальный осмотр больше не является просто «судьей качества»; его данные могут как положительно, так и отрицательно влиять на оптимизацию производственного процесса. Например, анализируя результаты осмотра, можно точно определить, какие параметры нанесения клея роботом были установлены неправильно, тем самым переходя от «выявления проблем» к «предотвращению проблем».
Технологическая интеграция преодолевает ограничения: появление междисциплинарных технологий, таких как «свет + ИИ», позволяет машинам не только «видеть», но и «понимать» тонкие особенности с помощью точного управления светом, выводя точность контроля на новый уровень.
Конечно, внедрение этой технологии сопряжено с рядом трудностей, таких как высокая стоимость получения сложных данных о дефектах и сложность получения стабильных изображений специальных материалов (например, прозрачных или сильно отражающих объектов). Однако благодаря постоянному развитию технологий эти проблемы постепенно преодолеваются.
Надеемся, вышеизложенное помогло вам получить полное представление о применении визуального контроля в промышленном контроле качества. Если вас интересуют подробности применения в конкретной отрасли (например, в производстве полупроводников или пищевой упаковки), мы можем обсудить это более подробно.
