Mae'r peiriant archwilio gweledol AI yn ddyfais ganfod uwch sy'n integreiddio deallusrwydd artiffisial (AI), gweledigaeth peiriant, a thechnoleg awtomeiddio. Gall gwblhau archwiliad ar-lein 100% yn awtomatig o ymddangosiad cynnyrch, maint, diffygion, ansawdd y cynulliad, ac agweddau eraill ar linellau cynhyrchu diwydiannol, gan wella effeithlonrwydd a chywirdeb arolygu yn fawr.
Nodweddion:
Mae AI a dadansoddiad deallus yn defnyddio algorithmau dysgu dwfn a dysgu peiriant, sy'n gallu delio â diffygion cymhleth a niwlog ac sydd â'r gallu i ddysgu ac optimeiddio'n barhaus;
Mae delweddu manwl uchel wedi'i gyfarparu â-cydraniad uchel, systemau goleuo arbennig a thechnolegau delweddu i ddal mân ddiffygion;
Cefnogaeth cyflym ac effeithlon ar gyfer ffotograffiaeth o'r awyr cyflymder uchel, canfod gweithfannau lluosog yn gyfochrog, a'r gallu i weithio'n barhaus ac yn sefydlog 24/7;
Gall hyblygrwydd ac addasrwydd addasu'n gyflym i wahanol gynhyrchion trwy newid gosodiadau a rhaglenni profi, a gallant ymdopi â rhywfaint o amrywiad cynnyrch;
Mae rheoli data yn cofnodi data canfod amser real, yn cynhyrchu adroddiadau ystadegol, ac yn cefnogi olrhain cynnyrch ac optimeiddio dillad gwaith;
Mae llif gwaith y peiriant archwilio gweledol AI fel a ganlyn:
Caffael delwedd
Mae'r cynnyrch yn cyrraedd yr orsaf arolygu trwy'r system gludo, ac mae'r camera diwydiannol cyflymder uchel yn dal delwedd y cynnyrch o dan oleuadau ffynhonnell golau penodol.
01
Prosesu delwedd
Trosglwyddir y ddelwedd i'r system brosesu ar gyfer rhagbrosesu megis lleihau sŵn, gwella, segmentu, ac ati, i dynnu sylw at nodweddion allweddol.
02
Dadansoddi a chydnabod AI
camau craidd. Mae'r model dysgu dwfn hyfforddedig yn dadansoddi delweddau wedi'u prosesu ymlaen llaw, yn nodi diffygion, yn dosbarthu cynhyrchion, yn mesur dimensiynau, ac ati.
03
Barnu canlyniad a gweithredu
Mae'r system yn barnu a yw'r cynnyrch yn gymwys yn seiliedig ar ganlyniadau dadansoddiad AI, ac yn rheoli'r ddyfais ddidoli (fel braich robotig, ffroenell chwythu) i gael gwared ar gynhyrchion diffygiol.
04
Cofnodi data ac adborth
Mae canlyniadau profion, data delwedd, ac ati yn cael eu cofnodi mewn amser real a'u llwytho i fyny i'r gronfa ddata ar gyfer ystadegau cynhyrchu, olrhain ansawdd, ac optimeiddio modelau.
05
Mae'r manteision fel a ganlyn:
Adnabod diffygion manwl uchel: Yn seiliedig ar algorithmau dysgu dwfn (fel rhwydweithiau niwral convolutional CNN), gall ddal diffygion bach yn gywir gyda chywirdeb cydnabyddiaeth o dros 99.5%, sy'n llawer uwch na therfyn archwiliad gweledol dynol.
Cysondeb heb amrywiadau: Dileu goddrychedd mewn profion â llaw (megis blinder, gwahaniaethau emosiynol a phrofiadol), sicrhau safonau profi unffurf ymhlith gwahanol sypiau a gweithredwyr, a lleihau cyfraddau canfod diffygion i lai na 0.1%.
Cwmpas arolygiad llawn aml-ddimensiwn: yn cefnogi canfod dangosyddion aml-dimensiwn ar yr un pryd fel ymddangosiad cynnyrch (lliw, gwead), maint (hyd, ongl, agorfa), strwythur (camlinio cydosod, rhannau coll), ac ati, gan gyflawni arolygiad ansawdd "pob elfen, dim mannau dall".
Canfod amser real cyflymder uchel: Gall cyflymder canfod dyfais sengl gyrraedd miloedd o ddarnau y funud, gydag effeithlonrwydd 10-20 gwaith yn fwy na llafur llaw, sy'n addas ar gyfer rhythm llinellau cynhyrchu cyflym.
Gweithrediad di-dor 24-awr: Nid oes angen stopio a gorffwys, gall weithredu'n barhaus ac yn sefydlog, yn arbennig o addas ar gyfer senarios cynhyrchu ar raddfa fawr, gan wella gallu cynhyrchu cyffredinol y ffatri yn effeithiol.
Newid gwrthrychau canfod yn gyflym: Addasu i ofynion cynhyrchu hyblyg trwy iteriad model algorithm a chyfluniad paramedr.
Arbed costau llafur: Gall dyfais sengl ddisodli 5-10 o weithwyr arolygu ansawdd, gan leihau costau llafur o fwy na 60% mewn gweithrediad hirdymor, tra'n osgoi costau cudd megis hyfforddiant a rheolaeth â llaw.
Lleihau gwastraff deunydd: Trwy rybuddio diffygion cynnar (fel adborth amser real yn ystod y cynhyrchiad), addaswch baramedrau proses yn amserol, lleihau cyfraddau diffygion, a lleihau colledion deunydd crai.
Costau gweithredu isel: Mae gan gydrannau craidd megis camerâu diwydiannol a lensys hyd oes o hyd at 3-5 mlynedd, ac mae cynnal a chadw dyddiol yn gofyn am lanhau cydrannau optegol a diweddaru modelau algorithm yn unig, heb unrhyw ddefnydd o nwyddau traul.
Olrhain a dadansoddi data diffygion: Cofnodwch ganlyniadau arolygu pob cynnyrch yn awtomatig (math o ddiffyg, lleoliad, maint), cynhyrchu adroddiadau gweledol, helpu mentrau i ddadansoddi'r rhesymau dros amrywiadau ansawdd, a gwneud y gorau o brosesau cynhyrchu (fel addasu llwydni, sgrinio deunydd crai).
Gallu dysgu addasol: Trwy gronni samplau o ddiffygion yn barhaus, gall y model algorithm ailadrodd a gwneud y gorau yn annibynnol, ac mae'r cywirdeb canfod yn gwella'n raddol dros amser, gan addasu i uwchraddio cynnyrch neu anghenion gwella prosesau.
Cysylltiad deallus â llinell gynhyrchu: cefnogi rhyngwyneb Rhyngrwyd diwydiannol (fel PLC, system MES), gwireddu rhyngweithio amser real rhwng data canfod ac offer cynhyrchu, sbarduno gwrthodiad awtomatig o gynhyrchion diffygiol, larwm diffodd a chamau gweithredu eraill, a ffurfio rheolaeth ansawdd dolen gaeedig.
Mae'r peiriant archwilio gweledigaeth AI, wedi'i rymuso gan algorithmau AI ar gyfer -adnabod manylder uchel, gallu archwilio llawn cyflymder uchel, a dadansoddiad deallus wedi'i yrru gan ddata, wedi newid y dull arolygu ansawdd â llaw traddodiadol yn llwyr. Mae nid yn unig yn gwella ansawdd cynnyrch ac effeithlonrwydd cynhyrchu yn fawr, ond hefyd yn darparu sail gwneud penderfyniadau ar gyfer olrhain ansawdd ac optimeiddio prosesau i fentrau. Mae'n un o'r offer craidd ar gyfer uwchraddio awtomeiddio diwydiannol a gweithgynhyrchu deallus
Tagiau poblogaidd: AI Peiriant Arolygu Gweledol, CYFRIF A PEIRIANT Pacio
