Görünür kusurları bulun
Çizikleri, çatlakları, kirlenmeyi veya yüzey varyasyonunu değerlendirin. Yazılımın sınıflandırma yapabilmesi için optik ve aydınlatmanın ilgili kusuru görünür hale getirmesi gerekir.
◎ Türkçe
ÖZEL ENDÜSTRİYEL GÖRÜŞ SİSTEMLERİ
Endüstriyel Görüntü İşleme ve Yapay Zekâ ile Kalite Kontrol
Endüstriyel görüntü işleme, makine görüşü ve yapay zekâ ile üretim hattında kalite kontrolü. Kameraları, yerel veri işlemeyi ve makine arayüzlerini ürününüzün ihtiyaçlarına göre birleştiriyoruz.
VİZYON & KALİTE KONTROL
01 / YÜZEY
02 / MONTAJ
03 / AMBALAJ
04 / BOYUTLAR
05 / MAKİNE ARAYÜZLERİ
06 / İZLENEBİLİRLİK
Hattınızın ihtiyaç duyduğu kararla başlayın.
Net bir denetim görevi seçin, ardından bu kararı güvenilir bir şekilde vermek için gereken algılama ve entegrasyonu tanımlayın.
Neyin mevcut olduğunu kontrol edin
Bileşenin varlığını, yönünü ve montaj sırasını doğrulayın. Her sonucu bir parça veya istasyon tetikleyicisiyle ilişkilendirin.
Okuyun ve doğrulayın
Etiketleri, basılı kodları ve paketleme özelliklerini inceleyin. Okunabilirliği, beklenen içeriği ve belirsiz bir sonuca verilecek yanıtı tanımlayın.
Tanımlanan özellikleri ölçün
Kapsam, gerekli tolerans, kalibrasyon, optik ve parça konumlandırma etrafında boyutsal kontroller yapar. Uygun bir referansa göre tekrarlanabilirliği doğrulayın.
Denetimi eyleme bağlayın
Proje için kararlaştırılan arayüzler aracılığıyla başarılı, arızalı ve belirsiz sonuçları bir PLC'ye, operatör istasyonuna veya üretim sistemine bağlayın.
Yararlı kanıtları saklayın
Denetim sonuçlarını parça tanımlayıcılara ve seçilen görüntülere bağlayın. Pilot uygulamadan önce saklama, erişim ve depolama gerekliliklerini kabul edin.
KAMERADAN KOMPLE SİSTEME
Görüntü işleme / Makine görüşü
01 · Yakalama
Gerçek özellik için seçilen kamera, lens, aydınlatma, montaj ve tetikleme.
02 · Yerel olarak işle
Tam işlem yolunun ölçüldüğü uç bilgisayardaki geleneksel görüş veya yapay zeka.
03 · Entegre
Özel G/Ç, gömülü yazılım, muhafaza ve gerekli makine bağlantıları.
04 · Doğrula
Temsili numuneler, mutabakata varılan kabul kriterleri ve belgelenmiş bir pilot değerlendirme.
Başlangıç noktası olarak uygun bir Alvexis platformunu kullanın veya özel bir tasarım yaptırın. Keşfet ForgeEdge bilgi işlem, ForgeEdge-Core modülleri ve bizim özel ürün geliştirme hizmetleri.
BİR İŞ SORUSUNA CEVAP VEREN BİR PİLOT
Ölçeklendirmeden önce denetimi kanıtlayın.
Görevi tanımlayın
İyi ve kusurlu örnekleri, kusur boyutunu, hat hızını, kullanılabilir alanı ve mevcut denetimin sorunlu noktalarını paylaşın. Neyin başarılı, başarısız veya belirsiz sonuç olarak sayılacağı konusunda anlaşın.
Gerçek varyasyonu test edin
Ayrı geliştirme ve değerlendirme örnekleri kullanın. Parçalarda, aydınlatmada ve çalışma koşullarında beklenen değişiklikleri dahil edin ve gözden kaçan kusurları ve hatalı reddetmeleri kaydedin.
Bir sonraki adımı kabul edin
Doğruluğu, sensörden çıkışa gecikmeyi, operatör iş akışını ve bakım ihtiyaçlarını inceleyin. Pilotu mı geliştireceğinize yoksa üretim tasarımını mı hazırlayacağınıza karar verin.
Hattınızın neyi algılaması gerektiğini bize bildirin.
Başlamak için kısa bir özet yeterlidir: ürün, kusur örnekleri, hat hızı, arayüzler ve hedef kurulum tarihi.
Bir inceleme özeti gönderin ↗ÖRNEK PİLOT PLANI
Örnek: Bir parça istasyondan ayrılmadan önce eksik bir bileşenin kontrol edilmesi.
Bir montaj istasyonunun komple parçayı eksik bileşenden ayırması gerekir. Bu örnek, bir projenin kapsamının nasıl belirlenebileceğini gösterir; rapor edilen bir müşteri sonucu değildir.
Girdiler
Temsili tam ve eksik parçalar, beklenen parça değişimi, istasyon zamanlaması, mevcut montaj alanı ve makine tetiği.
Sistem
Bir kamera ve kontrollü aydınlatma bu özelliği yakalıyor. Yerel işleme iadeleri başarılı, başarısız veya belirsiz; Kararlaştırılan bir makine arayüzü, sonucu operatöre veya hat kontrolörüne yönlendirir.
Kabul kriterleri
Ayrı bir örnek set üzerinde değerlendirin. Üretim dağıtımını kabul etmeden önce gözden kaçan kusurları, hatalı reddetmeleri, belirsiz sonuçları ve tetiklemeden çıktıya kadar geçen süreyi kaydedin.
Denetim sisteminizin planlanması
Her denetim görevinin yapay zekaya ihtiyacı var mı?
Hayır. Tanımlanmış bir ölçüm veya tekrarlanabilir özellik, geleneksel görüntü işlemeye uygun olabilir. Yapay zeka, görünümün sabit kurallarla ifade edilmesi zor olacak şekilde değiştiği durumlarda değerlendirilebilir. Görev ve değerlendirme kanıtları etrafındaki yaklaşımı seçiyoruz.
Mevcut bir üretim hattıyla çalışabilir mi?
Entegrasyon kapsamı mevcut sinyallere, makine arayüzlerine, montaj alanına ve gerekli iş akışına bağlıdır. Mümkün olduğunda PLC veya arayüz belgelerini ve mevcut kamera ayrıntılarını paylaşın.
İşleme tesiste kalabilir mi?
Yerel işleme, bir uç bilgisayar etrafında tasarlanabilir. Uzaktan hizmetler, görüntü depolama, güncelleme yolları ve erişim izinleri ayrıca kararlaştırılır; mimari gereksinimlerinize bağlıdır.
Performans nasıl belirlenmeli?
Kusur kategorileri, kabul edilebilir gözden kaçan kusurlar ve hatalı retler, değerlendirme numune seti ve maksimum karar süresi üzerinde anlaşmaya varın. Performans, amaçlanan uygulamada doğrulanmalıdır; evrensel bir doğruluk rakamı yoktur.
Proje ne sunacak?
Teklif; prototipi, elektroniği, gömülü yazılımı, mekanik çalışmayı, entegrasyonu ve test dokümantasyonunu tanımlamaktadır. Üretim miktarları, devam eden destek ve fikri mülkiyet düzenlemeleri proje sözleşmesinde yer almaktadır.
Mühendislik geçmişi: olay tabanlı ve kare tabanlı görüş · FPGA, NPU ve MPU seçimi.
Bilgisayarlı görü için OpenCV ve derin öğrenme
Bazı muayene görevleri kontrollü aydınlatma, geometri ve klasik görüntü işlemeyle çözülebilir. Kabul edilebilir parçaların önemli ölçüde değiştiği görevler ise derin öğrenme gerektirebilir. OpenCV, uygun bir yazılım mimarisinde görüntü işleme ve kalibrasyonu destekleyebilir. Yöntemi modelin popülerliğine göre değil, temsil gücü olan sağlam ve kusurlu numunelere göre seçin.
Bilgisayarlı görü çözümü geliştirmeden önce en küçük kusuru, izin verilen hatalı ret oranını, hat hızını ve sonuç arayüzünü belirleyin. Belirgin kusurun yanında yüzey ve aydınlatma değişikliklerini de test edin. Benzer ilkeler perakendede bilgisayarlı görü için de geçerlidir; üretim hattının kabul ölçütleri ise ilgili imalat sürecine özgü kalmalıdır.