система визуального контроля

Благодаря быстрому внедрению технологий искусственного интеллекта и постоянному развитию индустрии интеллектуальных роботов, машины визуального контроля высвобождают еще более сильную жизненную силу. Типичная структура оборудование для визуального контроля Конструкция в основном состоит из пяти частей, а именно: освещения, объектива, камеры, блока получения изображения и вычислительного оборудования. Что такое визуальный осмотр?Система визуального контроля относится к использованию продуктов машинного зрения (т. е. устройств захвата изображения, разделенных на CMOS и CCD) для преобразования захваченной цели в сигнал изображения, который передается в специальную систему обработки изображений и преобразуется в цифровой сигнал на основе распределения пикселей, яркость, цвет и другая информация; Система изображения выполняет над этими сигналами различные операции для извлечения особенностей цели, а затем управляет действиями оборудования на месте на основе результатов дискриминации.  Процесс настройки визуальной системы1. Тестирование программного обеспеченияЦиклический процесс обеспечения корректности программных процессов и правильных логических связей приложения, обнаружения уязвимостей в системе, проведения исследований и разработок модификаций, а также проверки тестирования.2. Тестирование оборудованияПроведите тестирование надежности оборудования как на самом оборудовании (тестирование на старение, тестирование совместимости, тестирование частоты отказов), так и на среде, чтобы определить, может ли программное обеспечение работать в средах с несколькими конфигурациями оборудования.3. Совместный отладочный тестПротестируйте функцию совместной отладки программного и аппаратного обеспечения, чтобы проверить правильность электрической и программной логики передачи сигналов, источника света, камеры и других аппаратных функций запуска, таких как фотография и сканирование, а также статистики результатов обнаружения.4. Тестирование модели Сосредоточьтесь на функциональном тестировании, тестировании производительности, оценке показателей модели и анализе результатов индикаторов модели.  Как провести тестирование системы визуального контроля?Требования клиентовТип приложения: Точно и подробно понять изменения в стандартах тестирования продукции, внешних размерах и других факторах, влияющих на тестирование, и предварительно оценить, могут ли они соответствовать требованиям.Требования к этапу: Требования клиентов к эффективности визуального контроля, количественная оценка времени, необходимого для этапов визуального контроля.Требование к точности: Контролируйте точность обнаружения дефектов продукции.Место для установки: подтвердите, существуют ли какие-либо ограничения на установку визуального оборудования на объекте. Cконцептуальный дизайнАнализ требований: систематизировать ключевые требования клиентов и проанализировать их осуществимость.Проектирование оборудования: выбор платформы визуальной системы, камеры, объектива и источника света.Разработка программного обеспечения: используйте стороннее программное обеспечение для визуальной обработки или разрабатывайте программное обеспечение для обработки изображений самостоятельно.Проверка осуществимости: настройка программной и аппаратной среды, настройка интерфейсов взаимодействия человека с компьютером и проведение предварительного тестирования, чтобы определить, могут ли они удовлетворить потребности клиентов. Развертывание алгоритмаРазработка облачной платформы: собирайте образцы изображений дефектов продукта, загружайте и храните изображения, выбирайте изображения, комментируйте, загружайте, обучайте, тестируйте, оптимизируйте и применяйте. 

Развертывание системы визуального контроля стала первым выбором для производственных предприятий для преобразования контроля качества и улучшения качества продукции. Однако предприятия, которые не знакомы с оборудованием визуального контроля, часто имеют определенные недопонимания относительно ценности оборудование для визуального контроля при выборе. Сегодня мы подведем итоги нескольких типов проблем, с которыми сталкиваются предприятия, как выбрать машины визуального контроля и системы.     Вопрос: Может ли одна машина проверять все продукты? Нет, это невозможно. Если компания хочет приобрести комплект оборудования для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта для тестирования всей своей продукции, на данном этапе это невозможно.   Хотя оборудование для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта совместимо, к нему предъявляется ряд требований к спецификациям продукции. В настоящее время многие компании-производители имеют широкий ассортимент продукции, а продукция из разных материалов, форм и размеров требует разных источников света, камер и алгоритмов.     Визуальное обнаружение изображений Keye AI имеет определенную степень совместимости, но эти два продукта сильно различаются, и добиться полной совместимости также сложно. Оборудование для визуального контроля крышек для бутылок совместимо с двумя продуктами с разницей в высоте не более одной трети и разницей в ширине не более половины, при этом крышки неправильной формы отсутствуют. Если разница в высоте или ширине слишком велика, использование одного и того же оборудования для проверки повлияет на конечное заводское качество. Индивидуальные решения, основанные на характеристиках продукта, необходимы для обеспечения заводского качества продукта.     Вопрос: Приведет ли установление чрезмерно высоких стандартов тестирования к низкой доходности? Да. Некоторые компании-производители при покупке систем визуального контроля не устанавливают требования к контролю, исходя из фактической ситуации и стандартов приемки предприятия, а вместо этого используют теоретические стандарты для разработки стандартов контроля. Наконец, при отладке и запуске выяснилось, что процент текучести слишком низок, а система визуального контроля недостаточно точна. На самом деле, такого рода проблемы связаны с использованием бесполезных сверхвысоких стандартов. Предприятия должны разрабатывать стандарты тестирования, основанные на реальных ситуациях, соответствующим образом увеличивать количество элементов тестирования, чтобы улучшить стандарты тестирования, улучшить качество продукции и поддерживать конкурентоспособность на рынке.   Вопрос: Отражается ли ценность систем визуального контроля только в снижении затрат на рабочую силу? Нет, это не так. Комплект оборудования для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта не только экономит трудозатраты, но и снижает эксплуатационные расходы предприятий. Для повышения эффективности предприятия часто выбирают автоматизированное оборудование для замены ручного труда, что не только повышает производительность и качество, но и снижает эксплуатационные расходы. Оборудование для визуального контроля изображения с искусственным интеллектом Keye на одной производственной линии может помочь предприятиям сэкономить 3-5 проверяющих сотрудников и обеспечить единые стандарты качества продукции, повышая узнаваемость предприятия среди клиентов. С точки зрения эксплуатационных расходов более важную роль сыграло визуальное обнаружение изображений с помощью искусственного интеллекта Ки. Например, визуальный осмотр бутылок позволяет напрямую продавать квалифицированную продукцию после проверки, а удаленную дефектную продукцию можно подвергнуть дальнейшей переработке или использовать повторно. Ценность продукта можно диверсифицировать и максимизировать.       Вопрос: Можно ли использовать визуальную систему для высокой производительности? Предлагается к использованию, но это зависит от деловой ситуации предприятия. Большая производительность действительно больше подходит для выбора системы визуального контроля. Из долгосрочной стратегии развития предприятий ручное тестирование имеет ограниченную скорость, низкую эффективность и больше подходит для использования автоматизированного оборудования для тестирования в больших количествах. Хотя некоторые отдельные продукты имеют низкую ценность, использование ручного визуального контроля может привести к пропущенным или ложным проверкам. Если продукция окажется в руках перерабатывающих предприятий и не будет соответствовать стандартам, они могут решить вернуть ее, что приведет к определенным убыткам для предприятия. Со временем это не способствует долгосрочному развитию предприятия. Поэтому, когда объем производства продукции предприятия велик, рекомендуется выбирать оборудование для визуального контроля. Одна инвестиция может принести пользу предприятию на всю жизнь.     Поэтому выбор предприятиями оборудования для визуального контроля ИИ не является прямым проявлением высокого качества. Только разумно используя системы визуального контроля искусственного интеллекта для контроля качества продукции и эффективного устранения оттока бракованной продукции, мы сможем избежать жалоб со стороны конечных потребителей и завоевать их доверие к предприятию.    

В настоящее время при производстве пластиковой упаковочной тары существует три метода контроля. Первый — это традиционный ручной контроль, при котором дефекты продукта выявляются путем визуального наблюдения. Второй — инспекция с помощью машинного зрения, основанная на традиционных алгоритмах. Третий – самый последний Система визуального контроля с алгоритмом искусственного интеллекта. С ростом требований к качеству упаковочной продукции в мировой промышленности эффективность проверки дефектов также станет более строгой. Ниже мы сравним несколько существующих методов тестирования, что поможет людям найти подходящий метод тестирования, который лучше соответствует требованиям качества и снижает эксплуатационные расходы предприятия.  Из-за субъективных факторов, низкой эффективности и склонности к утомлению ручной визуальный контроль не может гарантировать эффективность и долгосрочную стабильность.Традиционные алгоритмы визуальный осмотр имеют множество параметров и в значительной степени полагаются на профессиональный персонал по отладке. Плохая адаптируемость, высокий уровень ложного обнаружения при обеспечении точности обнаружения, что приводит к низкой эффективности обнаружения.Глубокое обучение Система визуального контроля AI позволяет машинам изучать присущие закономерности и уровни представления выборочных данных, что дает им возможность анализировать, учиться и логически рассуждать, как люди. Отличная долгосрочная производительность и стабильность, а также высокая точность обнаружения.  Человек Визуальный осмотр имеет относительно низкую степень распознавания цветов, на которую легко влияет человеческая психология и которую невозможно измерить количественно. Затем можно количественно оценить распознавание цвета при обнаружении машины. Например, человеческие глаза могут распознавать только 64 оттенка серого, а машины обладают высокой способностью распознавания оттенков серого. В настоящее время обычно используются 256 уровней оттенков серого, и система сбора данных может иметь уровни оттенков серого, например 10 бит, 12 бит и 16 бит. Разрешение глаз плохое, и они не могут видеть мелкие цели с высоким разрешением. Машины могут наблюдать цели на уровне микрометра, но человеческий глаз имеет низкую скорость наблюдения. Постоянство зрения в 0,1 секунды мешает человеческому глазу четко видеть быстро движущиеся цели. С другой стороны, машины обладают высокой скоростью: время затвора составляет около 10 микросекунд, а частота кадров высокоскоростной камеры превышает 1000. Скорость процессора увеличивается, а диапазон человеческого глаза сужается. Устройства видимого света в диапазоне 400–750 нм имеют широкий диапазон обнаружения: от ультрафиолетового до инфракрасного спектра. Визуальный осмотр человека плохо приспосабливается к окружающей среде, и существует множество ситуаций, которые могут причинить вред людям. Машинный визуальный контроль обладает высокой адаптируемостью к окружающей среде, также могут быть добавлены защитные устройства. Обнаружение человеческого глаза имеет низкую точность и не может быть измерено количественно. Машинное зрение имеет высокую точность и может достигать уровня микрометра, что упрощает количественную оценку. Полагаться на обнаружение человека также имеет и другие субъективные аспекты, психологическое влияние и усталость.  Из приведенных выше данных и анализа видно, что замена визуального осмотра человека на машинное зрение станет тенденцией, особенно с учетом постоянного роста затрат на рабочую силу во всем мире. Будь то с точки зрения производственных затрат, стандартов управления или эффективности обнаружения, новое поколение Визуальный осмотр алгоритма искусственного интеллекта будет одобрен рынком. В настоящее время система визуального контроля поддерживается алгоритмом искусственного интеллекта последнего поколения. Кей получает все большее признание со стороны большего числа клиентов на внутреннем и международном рынках и становится ведущим предприятием в области производства пластиковых бутылок, крышек, полиграфии и других отраслей. В то же время он сыграл хорошую роль в содействии реальному внедрению искусственного интеллекта на рынок контроля упаковки.