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        【德陽plc電控櫃】德爾塔人工智能視覺檢測解決

        發布時間:2020-06-09    點擊次數:次   

        工業4.0在全球製造業掀起了一股智能浪潮。通過智能製造係統,製造過程將得到極大的優化,從而提高生產線效率,降低資本支出。在智能製造係統中,人工智能起著緊張的作用,特別是深度學習算法已經開始應用於生產線係統中的視覺檢測,以快速準確地識別產品缺陷。

        機械視覺檢測可以取代人眼,依賴於“深度學習”

        深度學習屬於機械學習的平台,其計算方法是通過對對象的連續和重複判別來獲取海量數據,然後通過大量運算使精度接近完美。德爾塔指出,目前深度學習已經廣泛應用於各種平台,而製造業的視覺檢測是其中的關鍵應用之一。

        產品檢驗是製造業質量管理的一部分。過去,這是由作業人員在現場完成的。然而,人眼有它的局限性。隨著作業時間的推移,檢查率和準確率會下降。此外,生產線速度會越來越快,產品體積會逐漸浮動和滑動。後來,機械視覺將開始取代人眼,成為生產線檢測的匯合點。

        在生產線上,視覺檢測有四個主要功能,包括測量、識別、定位、搜索和檢測等。然而,檢查是所有功能中非常困難的一個方麵。由於現場人員對缺陷有不同的看法,即使是自動化的機械視覺也仍然存在由於不同的係統設置或現場質量控製人員而導致交付的產品質量不一致的問題。為了解決這個問題,德爾塔指出,深入學習將是一個非常好的方法。

        純AOI係統將很快消失,成為與人工智能相結合的一個轉換環節

        將深入學習引入生產線檢查可以提高生產和係統供應商的合規性。在用戶方麵,視覺檢查係統可以保存大量關於人眼檢查的舊書。機械視覺軟硬件架構的準確率和驗證率遠遠超過人眼。實現設置後,事情可以長時間不間斷地進行,並且標準一致,這將為製造商節省大量舊書。

        在過去的機械視覺係統中,每次聯機時都必須連續調整設置。在智能製造的概念中,生產線必須能夠快速響應訂單並靈活調整製造內容。當前機械視覺檢測的複雜設置將難以滿足柔性製造的需求。隻要深度學習框架是預先培訓的,它就可以快速上線,也可以自主學習。係統可以自動找出非常好的正常/異常參數,無需人員調整。在這種情況下,每台設備的探傷標準將保持一致,並且不會因品牌和使用時間而有所不同。

        對於係統集成商來說,人工智能的應用也將增強環境趨勢的競爭力。人工智能在視覺檢測環境中的趨勢正在加速,純AOI係統在製造業中的競爭力將很快消失。然而,德爾塔也指出,當前的環境趨勢對人工智能的引入也有誤解。大多數製造商認為用人工智能取代AOI將會立即降低漏檢和誤判的概率。然而,這一步到位的年份在現實中是不可行的,但會大大增加漏檢率和誤檢率。建議保留現有的AOI功效,並與人工智能相結合,將兩者的優勢相加。

        產品漏檢率接近零,誤判率極低。

        德爾塔為視覺檢測引入的DAVS是一個以人工智能為核心的交通係統。該係統可與現有的AOI係統相結合,延長現有設備的使用壽命,以保證製造商過去的投資。人工智能和AOI的融合模式也提高了產品的檢測率。

        以貼片電感(用於手機/小型化印刷電路板)為例。除非是緊密裂紋,否則傳統的AOI係統往往無法驗證壓痕中的線條是原始線條還是裂紋,AOI對中等裂紋的檢出率不到50%,對輕微裂紋的檢出率甚至不到5%。DAVS安裝後,檢測率大大提高,不僅漏檢率為零,誤判率也小於0.3%。

        達美指出,行業4.0誇大了生產線的靈活性和快速自學能力。DAVS通過人工智能和AOI的結合進行深入學習,處理了當前AOI係統中難以發現的產品缺陷。同時,使漏檢率接近於零,達到了超高檢測率的要求,從而提高了出貨產品的質量。

        其他DAVS的簡單布局使得起訴設備可以安裝在生產線的每個緊密環節。一旦製造過程中出現錯誤,係統可以立即提醒進行改進,以避免錯誤累積到***後麵的檢測端,導致更大的資金浪費。也因為DAVS可以大大減少人力和管理資本,投資可以在0.8至1.5年內購買。德爾塔根據其在製造AOI設備方麵的實際經驗,建議製造商根據自己的需要,在AOI設備上安裝和建造一個方便的人工智能視覺檢測係統,向智能製造邁進一步。

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