Nepārtraukti atjauninot rūpniecisko automatizācijas ražošanas līnijas, ražošanas uzņēmumiem ir augstākas un augstākas prasības produktu kvalitātes kontrolei . Saistībā ar augstākas konsekvences, mazāku pielaidi un zemāku ražošanas defektu ātrumu, mašīnas redzes tehnoloģija ātri kļūst par svarīgu instrumentu kvalitātes pārvaldībai . Tātad, vai var praktiski pielietot Machine redzi, kas patiešām ir ievērojami uzlabojis produktu kvalitātes precizitāti?
1. lēciens no "cilvēka acu noteikšanas" uz "Machine Vision"
Traditional manual quality inspection relies on operator staff, who usually need to have experience and concentration to inspect, and are prone to fatigue, misjudgment and missed inspections during long-term operations or high-intensity production lines. However, the machine vision system can complete the inspection task at high speed and stability in an environment with extremely high repetition rate through the combination of industrial cameras, lenses, light sources and image processing Algoritmi un efektīvi izvairīties no kļūdām, ko izraisa cilvēku faktori . Piemēram, elektronisko produktu apvalku pārbaudei, manuālās pārbaudes precizitāti bieži ietekmē apkārtējā gaisma un darbinieka statuss, savukārt mašīnas redze var realizēt defektu identificēšanu, piemēram, skrāpējumus, burbuļus, burrs utt. . {.}} 01. precizitāte un konsekvence.
2. Machine Vision dod iespēju "Lean kvalitātes kontrole"
Daudzos augstākās klases ražošanas scenārijos, piemēram, mikroshēmu ražošanā, medicīniskajās ierīcēs un automobiļu daļās, kvalitātes pārbaudes prasības ir gandrīz skarbas . Mašīnas redze palīdz sasniegt liesu kvalitātes kontroli, izmantojot šādus aspektus:
Augstas izšķirtspējas attēlveidošana: uzlabotas rūpniecības kameras un pielāgotas optiskās sistēmas sasniedz mikronu līmeņa attēlu iegūšanu un uzlabot noteikšanas izšķirtspēju;
Saprātīga attēla analīze: pamatojoties uz AI un dziļo mācību algoritmiem, tas var dinamiski noteikt sarežģītus defektu modeļus un uzlabot defektu atpazīšanas ātrumu;
Standartizēta izeja: vienota attēlu apstrādes loģika ļauj izvairīties no cilvēku subjektīviem spriedumiem un nodrošina atklāšanas standartu konsekvenci;
Reāllaika atgriezeniskās saites mehānisms: noteikšanas rezultātus var saistīt ar augšupēju aprīkojumu, lai panāktu automātisku noraidījumu, marķēšanu vai pielāgošanu, un izveidotu slēgta cikla vadības mehānismu .
3. Tipiski lietojumprogrammu gadījumi: noteikšanas efektivitātes un ražas uzlabošana
Pārtikas iepakojuma uzņēmuma ražošanas līnijā tika izmantota manuāla vizuālā pārbaude, lai iepriekš noteiktu pudeļu vāciņu drukāšanu, apstrādājot apmēram 800 pudeles stundā, ar nepatiesu noteikšanas ātrumu 5%. Kopš mašīnas redzamības sistēmas ieviešanas uzņēmums ir aprīkojis to ar augsta ātruma kamerām un pielāgotiem gaismas avotiem, veicot stundu, un to veicot 3,000}}}}}}}}}}}}}}. Likme ir samazinājusies līdz mazāk nekā 0 . 1%, kas ir ne tikai ievērojami uzlabojusi ražošanas efektivitāti, bet arī samazināja pārstrādes un klientu sūdzības.
Although machine vision has played an important role in quality control, its promotion in complex scenarios faces high-difficulty challenges such as algorithm optimization, increased difficulty in system integration, and environmental adaptability. Now that technology is constantly improving, and with the mature development of AI and the continuous updating of visual hardware, machine vision systems will become more intelligent in the future and become an important cornerstone for manufacturers to achieve the goal no "nulles defektiem" .
In summary, machine vision can not only greatly improve the accuracy of product quality control, but also show significant advantages in stability, consistency and efficiency. For manufacturing companies that want to improve their quality competitiveness, the layout of machine vision systems is no longer an "optional option", but a "must-go" to high-end manufacturing.
