Найдите видимые дефекты
Оцените царапины, трещины, загрязнения или вариации отделки. Оптика и освещение должны сделать соответствующий дефект видимым, прежде чем программное обеспечение сможет его классифицировать.
◎ Русский
СИСТЕМЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ВИДЕНИЯ НА ЗАКАЗОбнаружьте дефект.
Обнаружьте дефект.
Примите меры прямо на линии.
Машинное зрение, Edge AI и специальная электроника для контроля качества. Мы объединяем камеры, локальную обработку и машинные интерфейсы вокруг вашего продукта и производственной линии.
ВИДЕНИЕ И КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
01 / ПОВЕРХНОСТЬ
02 / СБОРКА
03 / УПАКОВКА
04 / РАЗМЕРЫ
05 / МАШИННЫЕ ИНТЕРФЕЙСЫ
06 / ПРОСЛЕЖИВАЕМОСТЬ
Начните с решения, которое необходимо вашей линии.
Выберите четкую задачу проверки, затем определите датчики и интеграцию, необходимые для надежного принятия этого решения.
Проверьте, что имеется
Проверьте наличие компонентов, их ориентацию и последовательность сборки. Свяжите каждый результат с триггером детали или станции.
Прочтите и проверьте
Проверьте этикетки, напечатанные коды и характеристики упаковки. Определите читабельность, ожидаемый контент и реакцию на неопределенный результат.
Измерение определенных функций
Выполните проверку размеров с учетом требуемых допусков, калибровки, оптики и позиционирования детали. Проверьте повторяемость по подходящему эталону.
Свяжите проверку с действием
Подключите результаты «пройден», «не пройден» и «неопределенно» к ПЛК, операторской станции или производственной системе через интерфейсы, согласованные для проекта.
Храните полезные доказательства
Свяжите результаты проверки с идентификаторами деталей и выбранными изображениями. Согласуйте требования к хранению, доступу и хранению до запуска пилотного проекта.
ОТ КАМЕРЫ ДО ПОЛНОЙ СИСТЕМЫ
Системы машинного зрения
01 · Захват
Камера, объектив, освещение, монтаж и запуск выбираются для конкретной функции.
02 · Обрабатывать локально
Традиционное зрение или искусственный интеллект на компьютере для локальной обработки с измерением всего пути обработки.
03 · Интегрировать
Специальный I/O, встроенное программное обеспечение, корпус и необходимые подключения к машине.
04 · Подтвердить
Репрезентативные образцы, согласованные критерии приемки и документированная пилотная оценка.
Используйте подходящую платформу Alvexis в качестве отправной точки или закажите специальную разработку. Исследуйте ForgeEdge вычисления, Модули ForgeEdge-Core и наш услуги по разработке индивидуальных продуктов.
ПИЛОТ, ОТВЕЧАЮЩИЙ НА БИЗНЕС-ВОПРОС
Докажите проверку, прежде чем масштабировать ее.
Определите задачу
Поделитесь хорошими и дефектными примерами, размером дефекта, скоростью линии, доступным пространством и текущими болевыми точками проверки. Согласуйте, что считается пройденным, неудачным или неопределенным результатом.
Проверьте реальный вариант
Используйте отдельные образцы для разработки и оценки. Учитывайте ожидаемые отклонения в деталях, освещении и условиях эксплуатации, а также регистрируйте пропущенные дефекты и ложные браковки.
Согласуйте следующий шаг
Проверьте точность, задержку между датчиками и выходными данными, рабочий процесс оператора и потребности в техническом обслуживании. Решите, дорабатывать пилотный проект или подготовить производственный проект.
Расскажите нам, что должна обнаруживать ваша линия.
Для начала достаточно краткого описания: продукт, примеры дефектов, скорость линии, интерфейсы и целевая дата установки.
Отправить бриф на проверку ↗Иллюстративный пилотный план
Пример: проверьте наличие недостающего компонента перед тем, как деталь покинет станцию.
Станции сборки необходимо отличить готовую деталь от детали с отсутствующим компонентом. В этом примере показано, как можно определить масштаб проекта; это не результат, сообщаемый клиентом.
Ввод
Репрезентативные комплектные и некомплектные детали, ожидаемые вариации деталей, время установки, доступное монтажное пространство и триггер машины.
Система
Камера и контролируемое освещение фиксируют эту особенность. Результаты локальной обработки пройдены, не пройдены или неопределенны; согласованный машинный интерфейс передает результат оператору или контроллеру линии.
Принятие
Оцените на отдельном наборе образцов. Запишите пропущенные дефекты, ложные отклонения, неопределенные результаты и время, необходимое для вывода результатов, прежде чем согласовывать развертывание производства.
Планирование вашей системы контроля
Нужен ли ИИ для каждой задачи проверки?
Нет. Определенное измерение или повторяемая характеристика могут подходить для традиционной обработки изображений. ИИ можно оценить, когда внешний вид меняется таким образом, что его трудно выразить в виде фиксированных правил. Мы выбираем подход вокруг задачи и оценки доказательств.
Может ли он работать с существующей производственной линией?
Объем интеграции зависит от доступных сигналов, машинных интерфейсов, монтажного пространства и требуемого рабочего процесса. Поделитесь документацией по ПЛК или интерфейсу и сведениями о существующей камере, если они доступны.
Может ли обработка оставаться на месте?
Локальная обработка может быть спроектирована вокруг компьютера для локальной обработки. Удаленные услуги, хранилище изображений, пути обновления и права доступа согласовываются отдельно; архитектура зависит от ваших требований.
Как должна определяться производительность?
Согласуйте категории дефектов, допустимые пропущенные дефекты и ложные отклонения, набор оценочных образцов и максимальное время принятия решения. Рабочие характеристики должны быть проверены для предполагаемого применения; универсального показателя точности не существует.
Что даст проект?
Предложение определяет прототип, электронику, встроенное программное обеспечение, механическую работу, интеграционную и тестовую документацию. Объемы производства, текущая поддержка и механизмы интеллектуальной собственности указаны в проектном соглашении.
Инженерное образование: видение на основе событий и фреймов · Выбор FPGA, NPU и MPU.
OpenCV и глубокое обучение в компьютерном зрении
Некоторые задачи контроля решаются управляемым освещением, геометрией и классической обработкой изображений. Другим нужно глубокое обучение, поскольку допустимые изделия существенно различаются. OpenCV может обеспечивать обработку и калибровку в подходящей программной архитектуре. Выбирайте метод по репрезентативным исправным и дефектным образцам, а не по популярности модели.
До разработки системы компьютерного зрения определите минимальный дефект, допустимые ложные отбраковки, скорость линии и интерфейс результата. Проверяйте изменения поверхности и освещения наряду с очевидным дефектом. Сходные принципы применимы в розничной торговле, но критерии приёмки производственной линии должны соответствовать именно её технологическому процессу.