Opracowanie redakcja e-automatyka.pl 2023-05-06

Sztuczna inteligencja zwiększa dostępność systemów wizyjnych

Sztuczna inteligencja zwiększa dostępność systemów wizyjnych

Większa produktywność i wyższa jakość — jak systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą pomócfirmom łatwo zautomatyzować procesy produkcyjne.

Najnowsze osiągnięcia w zakresie analizy obrazu opartej na AI sprawiły, że systemy wizyjne stały siędostępne dla wszystkich firm, również tych bez zaplecza technicznego czy wiedzy programistycznej. Toznacznie skraca czas potrzebny na wdrożenie w procesy kontrolne, a jednocześnie zwiększa wydajność liniiprodukcyjnych.Nowatorska „inteligentna” technologia wizyjna nie tylko sprawia, że wdrożenie oraz używanie systemówwizyjnych i czytników kodów jest łatwiejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Przede wszystkim poprawia onakontrolę jakości, optymalizuje wykorzystanie materiałów i energii oraz zwiększa identyfikowalność produktówi wydajność produkcji.

Systemy wizyjne — sprawdzone źródło wydajności

W skrócie, maszynowe systemy wizyjne znajdują zastosowanie w wielu procesach produkcyjnych.Przykładowo, potrafią identyfikować wady produktu, weryfikować montaż końcowy, liczyć elementy, robićpomiary i wykonywać wiele innych zadań. Brak ograniczeń fizycznych, takich jak zmęczenie, powoduje, żemaszyny mogą pracować 24 godziny na dobę z niezmienną wydajnością, oferując większą precyzję iszybkość niż człowiek. Rozwój przemysłowych systemów wizyjnych umożliwił znacznie więcej niż tylkowykrywanie produktów niezgodnych z wymaganiami.

Deep Learning w złożonych zastosowaniach

Liczba możliwych zastosowań sztucznej inteligencji jest szeroka — rozpoznawanie obrazu, głosu, tekstu itwarzy to tylko przykłady. W zaawansowanych operacjach produkcyjnych technologia ta okazuje się miećduże znaczenie dla kontroli jakości i innych zadań związanych z inspekcją. Deep Learning szczególniedobrze sprawdza się w złożonych zastosowaniach, np. wychwytując niewielkie kosmetyczne zmiany wproduktach, ale także doskonale wykrywając zadrapania i wgniecenia na obracanych, szczotkowanych lubpolerowanych elementach.

Dzięki technologii Deep Learning, przemysłowe systemy wizyjne wykrywają anomalie, a jednocześniepotrafią rozpoznawać naturalne zmiany w złożonych wzorcach. Z kolei sieci neuronowe naśladujące ludzkąinteligencję pozwalają maszynom robić to, co przychodzi ludziom naturalnie: uczyć się na przykładach.Maszynowe systemy wizyjne, wykorzystując tę technologię, mogą zatem stale poprawiać swoją wydajnośćwskutek ekspozycji na nowe teksty i obrazy.

Choć ludzkie oko w niektórych przypadkach nadal pozostaje najlepszym lub jedynym wyborem (np. przyjakościowej interpretacji złożonego obrazu), technologia Deep Learning realizuje zadania kontrolne opartena ocenie bardziej efektywnie niż człowiek lub tradycyjne systemy wizyjne. W Schneider Electric inwestycjaokazała się mieć znaczący wpływ. Dzięki zastosowaniu systemu wizyjnego do zautomatyzowania złożonejkontroli procesu lutowania, zakład w bułgarskim mieście Płowdiw, zaoszczędził 40 000 euro w ciągu roku, ajednocześnie zmniejszył ilość odpadów i zwiększył wydajność linii.

Dostępność dla mniejszych firm

Chociaż skuteczne wdrożenie projektów Deep Learning wymaga odpowiedniego przygotowania, wiedzy izasobów, dzięki rozwojowi technologii Edge Learning, oparta na sztucznej inteligencji analiza obrazu stała1/4 się dostępna także dla mniejszych firm.Edge Learning to technologia, która pozwala przetwarzać informacje albo bezpośrednio na urządzeniach,albo jak najbliżej ich źródła. Ma to wiele zalet.

Przede wszystkim — łatwa obsługa. Wdrożenie i używanie systemu wizyjnego opartego na Edge Learningnie wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu działania tego typu systemów czy też sztucznej inteligencji.Bazując na wstępnie wytrenowanych algorytmach technologia ta potrzebuje niewiele czasu i zaledwie kilkuobrazów, by nauczyć się odróżniać elementy niedopuszczalne od tych prawidłowych. Powoduje to, że mogąz niej korzystać zarówno eksperci, jak i osoby początkujące, a gama zastosowań tej technologii doautomatyzacji procesów w fabrykach jest niezwykle szeroka.

Systemy wizyjne wykorzystujące Edge Learning budują przewagę konkurencyjną dla firm każdej wielkości.Automatyzacja inspekcji oparta na tego typu systemach nie wymaga bowiem wysokich nakładówinwestycyjnych czy umiejętności programistycznych.

Firma Federal Package z Minnesoty, zajmująca się pakowaniem kosmetyków i farmaceutyków, wyposażyłazakład w systemy wizyjne bazujące na Edge Learning. Wcześniej wykrywaniem kropli wyciekających zbutelek zajmowali się operatorzy. Wprowadzenie automatyzacji zwiększyło skuteczność kontroli jakości do99%, dla 100% produktów.

Osiągając taki sukces w jednym procesie, Federal Package planuje zautomatyzować weryfikację informacjidrukowanych na etykietach produktów (kody partii, daty itp.). Ułatwi to zarządzanie zapasami i kontrolowaniepartii w całym łańcuchu dostaw. Operatorzy zostali z kolei przydzieleni do zadań, w których ich pracageneruje większą wartość.

Śledzenie produkcji i monitorowanie wydajności - klucze do Przemysłu 4.0

Wynikająca z przepisów identyfikowalność produkcji, jest dziś głównie obecna w przemyśle spożywczym ifarmaceutycznym, lecz staje się coraz ważniejsza także w innych sektorach. Wpływają na to wymaganiaklientów, którzy chcą znać pochodzenie spożywanych produktów.Identyfikowalność, która umożliwia śledzenie części, produktu lub opakowania przez cały cykl życia, tokluczowy element łańcucha dostaw — od wydobycia materiałów po recykling skonsumowanego produktu.Najczęściej przy użyciu kodów identyfikowane jest kto, co, kiedy i gdzie wyprodukował.

Odczytaniu informacji z kodu służą dwie technologie: skanery laserowe i skanery oparte na obrazie, którewykorzystują systemy wizyjne. W przeciwieństwie do skanerów laserowych, skanery wizyjne łączą w czasierzeczywistym wizualizację z analizą dla każdego kodu. Dzięki zaawansowanym algorytmom dekodowania iopcjom oświetlenia skanery te są w stanie odczytać wiele kodów 1D i 2D, symbole kodów, a nawet kody nabłyszczących i odbijających światło powierzchniach.

Połączenie technologii wizyjnych z platformami typu Edge Computing, które pozwalają realizowaćscentralizowaną analizę opartą na chmurze bezpośrednio obok linii produkcyjnych, sprawiło, że procesyidentyfikowalności weszły na wyższy poziom. Kombinacja ta pozwala wydobyć cenne dane z informacjizebranych przez skanery kodów w całym przedsiębiorstwie. Dane te umożliwiają identyfikację problemów,pozwalają zrozumieć, dlaczego nie udało się odczytać danego kodu, i przyspieszają podjęcie działań.

Inteligentna automatyzacja jako odpowiedź na brak zasobów

Zastosowanie technologii do automatyzacji procesów inspekcji i śledzenia produkcji jest kluczowe dla firm,które chcą przetrwać na globalnym rynku konkurencji. Systemy wizyjne, poprzez automatyzację procesów,pomagają optymalizować zasoby, a tym samym pozwalają firmom nadal rozwijać swoją działalność — nawetna wymagającym rynku. To właśnie rozwiązania oparte na technologii wizyjnej, jak i narzędzia inspekcyjnewykorzystujące sztuczną inteligencję, które są dostępne dla wszystkich firm, zwiększają jakość iproduktywność pracy, a jednocześnie redukują ilość marnowanych zasobów poprzez wczesne wykrywaniebłędów w procesie produkcyjnym.

 

 

O firmie Cognex CorporationCognex Corporation zajmuje się rozwojem i komercjalizacją technologii wizyjnych, które stanowią odpowiedźna niektóre z najbardziej krytycznych wyzwań związanych z produkcją i dystrybucją. Cognex jest wiodącymdostawcą produktów i rozwiązań z zakresu wizji maszynowej, które poprawiają wydajność i jakość w firmachprzemysłowych o wielu różnych profilach działalności. Rozwiązania Cognex to zarówno urządzenia, jak ioprogramowanie do przechwytywania i analizowania obrazów, co umożliwia automatyzację zadańprodukcyjnych i dystrybucyjnych w fabrykach na całym świecie. Systemy wizyjne Cognex sąwykorzystywane do automatyzacji produkcji i dystrybucji, a poprzez lokalizację, identyfikację, kontrolę ipomiar dyskretnych elementów elektronicznych, umożliwiają i automatyzują śledzenie towarów takich jaktelefony komórkowe, akumulatory EV, czy paczki wysyłane ze sklepów internetowych. Systemy wizyjne3/4
odgrywają istotną rolę w zastosowaniach, w których zdolności widzenia człowieka są niewystarczające, byspełnić wymagania dotyczące wymiarów, dokładności lub szybkości, a także w aplikacjach, w których istotnejest zachowanie znacznych oszczędności lub poprawa jakości.Cognex jest światowym liderem w branży systemów wizyjnych, a od momentu założenia firmy w 1981 rokudostarczył ponad 4 miliony produktów opartych na przetwarzaniu obrazu, co daje ponad 10 mld dolarówłącznego przychodu. Siedziba główna firmy znajduje się w Natick, Massachusetts, USA. Cognex posiadajednak biura i dystrybutorów na terenie całej Ameryki Północnej, a także w Ameryce Południowej, Europie iAzji. Szczegółowe informacje, można znaleźć na stronie internetowej Cognex: www.cognex.com.

Zapraszamy do skomentowania artykułu

Treść opini 
Popis 

Pozostałe artykuły z tej kategorii