Finn synlige feil
Vurder riper, sprekker, forurensning eller finishvariasjoner. Optikk og belysning må synliggjøre den aktuelle mangelen før programvare kan klassifisere den.
◎ Norsk bokmål
TILPASSEDE INDUSTRIELLE VISJONSSYSTEMEROppdag feilen.
Oppdag feilen.
Grip inn på produksjonslinjen.
maskinsyn, edge AI og tilpasset elektronikk for kvalitetsinspeksjon. Vi samler kameraer, lokal prosessering og maskingrensesnitt rundt ditt produkt og produksjonslinje.
VISJON OG KVALITETSKONTROLL
01 / OVERFLATE
02 / MONTERING
03 / EMBALLASJE
04 / DIMENSJONER
05 / MASKINGRENSESNITT
06 / SPORBARHET
Start med avgjørelsen din linje trenger.
Velg en tydelig inspeksjonsoppgave, og definer deretter sansingen og integrasjonen som trengs for å ta den avgjørelsen pålitelig.
Sjekk hva som er tilstede
Bekreft komponenttilstedeværelse, orientering og monteringsrekkefølge. Knytt hvert resultat til en del- eller stasjonstrigger.
Les og verifiser
Inspiser etiketter, trykte koder og emballasjefunksjoner. Definer lesbarhet, forventet innhold og respons på et usikkert resultat.
Mål definerte egenskaper
Omfang dimensjonale kontroller rundt nødvendig toleranse, kalibrering, optikk og delplassering. Valider repeterbarheten mot en passende referanse.
Koble inspeksjon til handling
Koble bestått, feil og usikre resultater til en PLS, operatørstasjon eller produksjonssystem gjennom grensesnitt avtalt for prosjektet.
Ta vare på nyttige bevis
Koble inspeksjonsresultater til delidentifikatorer og utvalgte bilder. Godta krav til oppbevaring, tilgang og lagring før pilotprosjekt.
FRA KAMERA TIL KOMPLETT SYSTEM
En inspeksjonsoppgave. Et komplett ingeniøromfang.
01 · Capture
Kamera, linse, belysning, montering og trigger valgt for den faktiske funksjonen.
02 · Behandle lokalt
Konvensjonell vision eller AI på en kantdatamaskin, med hele prosesseringsbanen målt.
03 · Integrer
Tilpassede I/O, innebygd programvare, kapsling og de nødvendige maskintilkoblingene.
04 · Valider
Representative prøver, avtalte akseptkriterier og en dokumentert pilotprosjekt-evaluering.
Bruk en passende Alvexis-plattform som utgangspunkt, eller sett i gang et dedikert design. Utforsk ForgeEdge databehandling, ForgeEdge-Core-moduler og vår tilpassede produktutviklingstjenester.
EN pilotprosjekt SOM SVARER PÅ ET FORRETNINGSSPØRSMÅL
Bevis inspeksjonen før du skalerer den.
Definer oppgaven
Del gode og defekte eksempler, defektstørrelse, linjehastighet, tilgjengelig plass og gjeldende smertepunkter for inspeksjon. Avtal hva som teller som bestått, ikke bestått eller usikkert resultat.
Test ekte variasjon
Bruk egne utviklings- og evalueringsprøver. Inkluder forventet variasjon i deler, lys og driftsforhold, og noter tapte feil og falske avvisninger.
Bli enige om neste trinn
Gjennomgå nøyaktighet, sensor-til-utgang-forsinkelse, operatørens arbeidsflyt og vedlikeholdsbehov. Bestem om du vil avgrense pilotprosjekt eller forberede produksjonsdesignet.
Fortell oss hva linjen din trenger å oppdage.
En kort brief er nok til å starte: produkt, defekteksempler, linjehastighet, grensesnitt og målinstallasjonsdato.
Send en inspeksjonsskrivelse ↗ILLUSTRATIV pilotprosjekt PLAN
Eksempel: se etter en manglende komponent før en del forlater stasjonen.
En monteringsstasjon må skille en komplett del fra en med en manglende komponent. Dette eksemplet viser hvordan et prosjekt kan avgrenses; det er ikke et rapportert kunderesultat.
Inndata
Representative komplette og ufullstendige deler, forventet delvariasjon, stasjonstidspunkt, tilgjengelig monteringsplass og maskinutløser.
System
Et kamera og kontrollert belysning fanger funksjonen. Lokal behandling av returer bestått, mislykket eller usikre; et avtalt maskingrensesnitt ruter resultatet til operatøren eller linjekontrolleren.
Aksept
Vurder på et eget prøvesett. Registrer tapte defekter, falske avvisninger, usikre resultater og trigger-til-utgang-tid før du godtar produksjonsdistribusjon.
Planlegging av inspeksjonssystemet ditt
Trenger hver inspeksjonsoppgave AI?
Nei. En definert måling eller repeterbar funksjon kan passe konvensjonell bildebehandling. AI kan evalueres når utseende varierer på måter som er vanskelig å uttrykke som faste regler. Vi velger tilnærming rundt oppgaven og evalueringsbevis.
Kan det fungere med en eksisterende produksjonslinje?
Integrasjonsomfanget avhenger av tilgjengelige signaler, maskingrensesnitt, monteringsplass og nødvendig arbeidsflyt. Del PLS- eller grensesnittdokumentasjon og eksisterende kameradetaljer når tilgjengelig.
Kan behandlingen forbli på stedet?
Lokal prosessering kan utformes rundt en kantdatamaskin. Fjerntjenester, bildelagring, oppdateringsstier og tilgangstillatelser avtales separat; arkitekturen avhenger av dine krav.
Hvordan skal ytelsen spesifiseres?
Enig defektkategorier, akseptable tapte feil og falske avvisninger, evalueringsutvalget og maksimal beslutningstid. Ytelsen må valideres på den tiltenkte applikasjonen; det er ingen universell nøyaktighetstall.
Hva vil prosjektet levere?
Forslaget definerer prototype, elektronikk, innebygd programvare, mekanisk arbeid, integrasjon og testdokumentasjon. Produksjonsmengder, løpende support og IP-ordninger er avgrenset i prosjektavtalen.
Ingeniørbakgrunn: hendelsesbasert vs rammebasert visjon · FPGA, NPU og MPU utvalg.
OpenCV og dyp læring for maskinsyn
Noen inspeksjonsoppgaver kan løses med kontrollert belysning, geometri og tradisjonell bildebehandling. Andre trenger dyp læring for maskinsyn fordi godkjente deler varierer mye. OpenCV kan støtte bildebehandling og kalibrering i en egnet programvarearkitektur. Velg metode ut fra representative feilfrie og defekte prøver, ikke modellens popularitet.
Definer minste feil, tillatt feilaktig vraking, linjehastighet og grensesnitt for respons før en maskinsynsløsning bygges. Test endringer i overflatefinish og belysning, ikke bare den åpenbare feilen. Lignende prinsipper gjelder for maskinsyn i detaljhandel, men akseptansekriteriene på en produksjonslinje må fortsatt være knyttet til den aktuelle produksjonsprosessen.