ค้นหาข้อบกพร่องที่มองเห็นได้
ประเมินรอยขีดข่วน รอยแตก การปนเปื้อน หรือการแปรผันของผิวเคลือบ เลนส์และแสงจะต้องทำให้มองเห็นข้อบกพร่องที่เกี่ยวข้องก่อนที่ซอฟต์แวร์จะสามารถจำแนกประเภทได้
ระบบแมชชีนวิชัน, Edge AI และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบกำหนดเองสำหรับการตรวจสอบคุณภาพ เรานำกล้อง การประมวลผลภายในเครื่อง และอินเทอร์เฟซของเครื่องจักรมารวมกันรอบๆ ผลิตภัณฑ์และสายการผลิตของคุณ

เลือกงานการตรวจสอบที่ชัดเจน จากนั้นกำหนดการตรวจจับและการบูรณาการที่จำเป็นเพื่อให้การตัดสินใจนั้นเชื่อถือได้
ประเมินรอยขีดข่วน รอยแตก การปนเปื้อน หรือการแปรผันของผิวเคลือบ เลนส์และแสงจะต้องทำให้มองเห็นข้อบกพร่องที่เกี่ยวข้องก่อนที่ซอฟต์แวร์จะสามารถจำแนกประเภทได้
ตรวจสอบการมีอยู่ของส่วนประกอบ การวางแนว และลำดับการประกอบ เชื่อมโยงแต่ละผลลัพธ์กับส่วนหรือทริกเกอร์สถานี
ตรวจสอบฉลาก รหัสที่พิมพ์ และคุณสมบัติบรรจุภัณฑ์ กำหนดความสามารถในการอ่าน เนื้อหาที่คาดหวัง และการตอบสนองต่อผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน
การตรวจสอบขอบเขตขอบเขตตามพิกัดความเผื่อ การสอบเทียบ เลนส์ และการวางตำแหน่งชิ้นส่วนที่ต้องการ ตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำกับข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสม
เชื่อมต่อผลลัพธ์ที่ผ่าน ล้มเหลว และความไม่แน่นอนกับ PLC สถานีควบคุมเครื่อง หรือระบบการผลิตผ่านอินเทอร์เฟซที่ตกลงไว้สำหรับโครงการ
เชื่อมโยงผลการตรวจสอบกับตัวระบุชิ้นส่วนและรูปภาพที่เลือก ยอมรับข้อกำหนดในการเก็บรักษา การเข้าถึง และการจัดเก็บก่อน โครงการนำร่อง
กล้อง เลนส์ ไฟส่องสว่าง การติดตั้ง และทริกเกอร์ที่เลือกไว้สำหรับคุณสมบัติจริง
วิสัยทัศน์ทั่วไปหรือ AI บนคอมพิวเตอร์ Edge พร้อมวัดเส้นทางการประมวลผลแบบเต็ม
กำหนดเอง I/O, ซอฟต์แวร์ฝังตัว, ตัวเรือนอุปกรณ์ และการเชื่อมต่อเครื่องที่จำเป็น
ตัวอย่างที่เป็นตัวแทน เกณฑ์การยอมรับที่ตกลงกัน และการประเมิน โครงการนำร่อง ที่จัดทำเป็นเอกสาร
ใช้แพลตฟอร์ม Alvexis ที่เหมาะสมเป็นจุดเริ่มต้นหรือทดสอบการออกแบบเฉพาะ สำรวจ การคำนวณ ForgeEdge, โมดูล ForgeEdge-Core และเรา บริการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเอง.
แบ่งปันตัวอย่างที่ดีและมีข้อบกพร่อง ขนาดข้อบกพร่อง ความเร็วของสายการผลิต พื้นที่ว่าง และจุดปัญหาในการตรวจสอบในปัจจุบัน ยอมรับสิ่งที่นับเป็นการส่งผ่าน ล้มเหลว หรือผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน
ใช้ตัวอย่างการพัฒนาและการประเมินผลแยกกัน รวมการเปลี่ยนแปลงที่คาดหวังในชิ้นส่วน แสง และสภาพการทำงาน และบันทึกข้อบกพร่องที่พลาดและการคัดแยกที่ผิดพลาด
ตรวจสอบความถูกต้อง ความล่าช้าของเซ็นเซอร์ต่อเอาต์พุต ขั้นตอนการทำงานของผู้ปฏิบัติงาน และความต้องการในการบำรุงรักษา ตัดสินใจว่าจะปรับแต่ง โครงการนำร่อง หรือเตรียมการออกแบบการผลิต
บทสรุปสั้นๆ เพียงพอสำหรับการเริ่มต้น: ผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างข้อบกพร่อง ความเร็วของสายการผลิต อินเทอร์เฟซ และวันที่ติดตั้งเป้าหมาย
ส่งบทสรุปการตรวจสอบ ↗แผน โครงการนำร่อง ที่เป็นภาพประกอบ
สถานีประกอบจำเป็นต้องแยกชิ้นส่วนที่สมบูรณ์ออกจากชิ้นส่วนที่ขาดหายไป ตัวอย่างนี้แสดงวิธีการกำหนดขอบเขตโปรเจ็กต์ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้าที่รายงาน
ชิ้นส่วนที่สมบูรณ์และไม่สมบูรณ์ที่เป็นตัวแทน ความแปรผันของชิ้นส่วนที่คาดหวัง ระยะเวลาของสถานี พื้นที่ติดตั้งที่มีอยู่ และทริกเกอร์ของเครื่องจักร
กล้องและแสงควบคุมจับภาพคุณสมบัติดังกล่าว การประมวลผลภายในเครื่องส่งคืนผ่าน ล้มเหลว หรือไม่แน่ใจ อินเทอร์เฟซเครื่องจักรที่ตกลงกันจะกำหนดเส้นทางผลลัพธ์ไปยังผู้ปฏิบัติงานหรือตัวควบคุมสาย
ประเมินชุดตัวอย่างแยกต่างหาก บันทึกข้อบกพร่องที่พลาด การคัดแยกที่ผิดพลาด ผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน และเวลาทริกเกอร์สู่เอาท์พุตก่อนที่จะยอมรับการปรับใช้งานการผลิต
ไม่ คุณลักษณะการวัดหรือทำซ้ำที่กำหนดไว้อาจเหมาะกับการประมวลผลภาพทั่วไป AI สามารถประเมินได้เมื่อรูปลักษณ์แตกต่างกันไปในลักษณะที่ยากต่อการแสดงเป็นกฎตายตัว เราเลือกแนวทางที่เกี่ยวข้องกับงานและหลักฐานการประเมิน
ขอบเขตการรวมขึ้นอยู่กับสัญญาณที่มีอยู่ อินเทอร์เฟซของเครื่องจักร พื้นที่ติดตั้ง และขั้นตอนการทำงานที่ต้องการ แบ่งปันเอกสาร PLC หรืออินเทอร์เฟซและรายละเอียดกล้องที่มีอยู่เมื่อมี
การประมวลผลเฉพาะที่สามารถออกแบบได้โดยใช้คอมพิวเตอร์เอดจ์ บริการระยะไกล พื้นที่จัดเก็บรูปภาพ เส้นทางการอัปเดต และการอนุญาตการเข้าถึงจะมีการตกลงแยกกัน สถาปัตยกรรมขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ
ยอมรับหมวดหมู่ข้อบกพร่อง ข้อบกพร่องที่ยอมรับได้ และการคัดแยกที่ผิดพลาด ชุดตัวอย่างการประเมิน และเวลาตัดสินใจสูงสุด ต้องตรวจสอบประสิทธิภาพตามแอปพลิเคชันที่ต้องการ ไม่มีตัวเลขความแม่นยำสากล
ข้อเสนอนี้กำหนดต้นแบบ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ซอฟต์แวร์ฝังตัว งานกลไก การบูรณาการ และเอกสารการทดสอบ ปริมาณการผลิต การสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง และการจัดการทรัพย์สินทางปัญญามีขอบเขตอยู่ในข้อตกลงโครงการ
ภูมิหลังทางวิศวกรรม: การมองเห็นตามเหตุการณ์เทียบกับการมองเห็นตามเฟรม · การเลือก FPGA, NPU และ MPU.
งานตรวจสอบบางอย่างแก้ได้ด้วยแสงควบคุม เรขาคณิต และการประมวลผลภาพแบบดั้งเดิม บางงานต้องใช้ดีปเลิร์นนิงเพราะชิ้นงานที่ผ่านเกณฑ์เองก็แตกต่างมาก OpenCV ช่วยประมวลผลภาพและสอบเทียบในโครงสร้างซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม ควรเลือกวิธีจากตัวอย่างดีและเสียที่เป็นตัวแทน ไม่ใช่จากความนิยมของโมเดล
ก่อนพัฒนาระบบ ให้ระบุข้อบกพร่องเล็กที่สุด การคัดทิ้งผิดที่ยอมรับได้ ความเร็วไลน์ และอินเทอร์เฟซตอบสนอง ทดสอบการเปลี่ยนผิวและแสงควบคู่กับข้อบกพร่องชัดเจน หลักการคล้ายกันใช้กับงานค้าปลีกได้ แต่เกณฑ์รับมอบไลน์ผลิตต้องจำเพาะต่อกระบวนการ