Industriālās ražošanas vilnis, ko vada Industrial Vision tehnoloģija, turpina izlauzties un ieviest jauninājumus. Tradicionālās rūpniecības kameras diez vai var apmierināt ražošanas nozares vajadzības pēc inteliģenta identificēšanas, autonomas lēmumu pieņemšanas un ātra izvietošana. Ar attēla iegūšanas, analīzes un izvades priekšrocībām,Viedās kamerasstrauji iekļūst dažādās rūpniecības lietojumprogrammās. Tālāk tiks apvienotas tirgus tendences un faktiskie lietojumprogrammu scenāriji, lai dziļi izpētītu piecas galvenās viedo kameru lietojumprogrammu tendences ražošanas vietnēs, lai palīdzētu uzņēmumiem aptvert turpmāko attīstības virzienu.
1. Edge inteliģenta apstrāde
Paātrinot ražošanas progresu un palielinot sistēmas sarežģītību, tradicionālā rūpniecības kamera + rūpnieciskā datora risinājums ir bijis grūti tikt galā ar augstfrekvences attēlu apstrādes vajadzībām. Viedās kameras izmanto iebūvētus iegultus procesorus, lai panāktu tūlītēju malu analīzi, ievērojami saīsinot laiku no attēla uztveršanas līdz rezultāta izvadei.
3C elektronikas, automobiļu detaļu montāžas, ekspress šķirošanas utt. Laukos malu intelekts var sasniegt milisekundes līmeņa defektu noteikšanu un izsekošanas pozicionēšanu, kas ne tikai ievērojami uzlabo noteikšanas efektivitāti, bet arī samazina sistēmas darbības un uzturēšanas grūtības un efektīvi samazina kopējās izmaksas.
2. AI algoritma integrācija veicina sarežģītu atpazīšanu
Viedās kameras ir aprīkotas ar dziļas mācīšanās atpazīšanas algoritmiem, atbalstot tiešsaistes apmācību, attēlu klasifikāciju, spriedumu par trūkumiem, rakstzīmju atpazīšanu un citiem uzdevumiem, pārkāpjot tradicionālās kārtulu redzes atkarību no precīzām veidnēm. Piemēram, pārtikas iepakojuma nozarē viedās kameras var precīzi identificēt īpašas formas etiķetes, deformētus tintes kodus un bojātus blīvējumus; Metāla ražošanas jomā AI kameras var pielāgoties tādām sarežģītām īpašībām kā atstarojoši traucējumi un neregulāras lodēšanas savienojumi, ievērojami uzlabojot atpazīšanas precizitāti. Salīdzinot ar tradicionālajiem risinājumiem, AI kamerām ir mācīšanās īpašības "precīzākas ar lietošanu", kas ir īpaši piemērota viedo ražošanas scenārijiem ar lielām partijas izmaiņām un biežām procesa izmaiņām.
3. Modulārā integrācija uzlabo ražošanas efektivitāti
Pašreizējā viedo kameru attīstība ir tendence būt ļoti modulārai un standartizētai, un tā ir dziļi saderīga ar rūpniecisko automatizācijas aprīkojumu fizisko saskarņu, elektrisko savienojumu un programmatūras protokolu izteiksmē, ievērojami saīsinot izvietošanas ciklu. Piemēram, ražošanas rindas jaunināšanas projektos viedās kameras var ātri integrēt esošajās robotu darbstacijās, konveijera līnijās un automātiskajā iekraušanas un izkraušanas ražošanas līnijās, lai sasniegtu vizuālo pozicionēšanu, vadību un noteikšanas funkcijas. Izvietošanas cikls tiek saspiests no vairāku nedēļu tradicionālajiem risinājumiem līdz vairākām dienām, samazinot ražošanas līnijas dīkstāvi.
Sekundārā izstrādes un vizuālās konfigurācijas saskarne, kuras pamatā ir SDK, arī samazina inženierzinātņu un tehniskā personāla slieksni, nodrošinot uzņēmumu ērtības, lai ātri izmēģinātu un pakešu atkārtotu.
4. Vides pielāgošanās spējas turpina palielināties
Ražošanas vietas bieži pavada augsta temperatūra, augsts mitrums, augsta vibrācija un spēcīga traucējumu elektromagnētiskā vide, kas liek augstākas prasības vizuālo aprīkojuma stabilitātei. Jaunās paaudzes viedās kameras parasti izmanto augsta aizsardzības līmeņa struktūru, plašu temperatūras dizainu, anti-starpferences filtru sistēmu un aizzīmogotu siltuma izkliedes sistēmu, kas var pielāgoties dažādām skarbām ražošanas vidēm, sākot no metināšanas darbnīcām, ātrgaitas apzīmogošanas ražošanas līnijām līdz pārtikas skaidru iepakojuma darbnīcām.
Automobiļu montāžas ražošanas darbnīcā viedām kamerām ir jāsaskaras ar metināšanas dzirkstelēm, augstas spilgtuma loka traucējumiem un putekļu vide. Konfigurējot vairākus filtrus un algoritma optimizāciju, aprīkojums joprojām var stabili noteikt lodēšanas locītavas defektus un nodrošināt slēgtu kvalitātes kontroles cilpu.
5. Datu starpsavienojums ļauj ražot inteliģentu lēmumu pieņemšanu
Viedās kameras ir ne tikai noteikšanas rīki, bet arī datu vākšana un malu analīzes mezgli. Izmantojot dziļu dokumentu ar vairākām sistēmām, viedās kameras var integrēt atklāšanas datus ar ražošanas informāciju slēgtā cilpā, lai realizētu aprīkojuma statusa uzraudzību, patoloģisku brīdinājumu, izsekojamības pārvaldību un citas funkcijas. Dažas viedās kameras atbalsta arī mākoņu sinhronizāciju un attālo apkopi, realizējot programmatūras algoritmu jauninājumus tiešsaistē un attālās datu atkļūdošana. Nepārtraukti modernizējot viedo kameru AI funkcijas, šāda veida datu saites kļūs par galveno atbalstu rūpniecisko lēmumu pieņemšanas intelekta veicināšanai.
Dienas ķīmiskajā pildīšanas ražošanas līnijā viedā kamera reālā laikā nosaka pudeles mutes šķidruma līmeni un savieno ar ERP sistēmu. Ja tiek atrasta novirze, pildījuma spiedienu un ātrumu var automātiski pielāgot, tādējādi realizējot aizvērtas cilpas vizuālās un kontroles ražošanas sistēmu.
Palielinoties darbaspēka izmaksām, produktu precizitātes uzlabošanai un mainīgajām ražošanas vajadzībām, kā arī ražošanas efektivitātes uzlabošanos, viedās kameras ir modernizētas no vizuālajiem termināļiem uz inteliģentās ražošanas centrālajiem mezgliem. Starp tiem nepārtraukti sasniegumi AI atpazīšanā, sistēmas integrācijā, datu starpsavienojumā un vides stabilitātē padara to par neaizstājamu galveno aprīkojumu turpmākajām rūpnīcām. Ja vēlaties uzzināt vairāk par rūpniecības kameru produktiem vai nozares gadījumiem, lūdzu, apmeklējiet mūsu oficiālo vietni vaiSazinieties ar mumsLai iegūtu vairāk zināšanu par produktu.
