Контроль дефектов системой ИИ при производстве стекла
Повышение качества продукции, сокращение трудозатрат и снижение расходов - первостепенные цели производителей. Отделы контроля качества уделяют особое внимание выходу продукции, прослеживаемости, стоимости контроля, скорости оборота и маржинальности бизнеса. В прошлом контроль качества полагался на визуальный осмотр человеком, но полагаться только на персонал при проверке - трудоемко, дорого и чревато ошибками.
С помощью надежной автоматизированной визуальной системы производители и специалисты по контролю качества могут контролировать сборку продукции на каждом этапе процесса, что упрощает и улучшает контроль. Искусственный интеллект (ИИ) и автоматизация устранили сложности при проверке дефектов.
Инспекция на основе ИИ для производства стекла и алюминия
Производителю стекла и алюминия потребовалась помощь в оптимизации контроля дефектов на линиях по производству стеклянных бутылок. По мере прохождения бутылок через производственный процесс выявление дефектов продукции может быть затруднено, если полагаться только на человека. Из-за большого объема продукции выявление дефектов человеческим глазом затруднено. Большинство производителей стекла применяют GPU-серверы и системы выводов для контроля больших объемов продукции.
Производитель искал решение для Интернета вещей (IoT), которое обеспечило бы точный контроль и было более экономически эффективным, чем привлечение человека-оператора. Данные, полученные в процессе мониторинга, также должны были быть простыми для сохранения, поиска и анализа менеджерами предприятия. Конечной целью было обеспечить мониторинг производительности в режиме реального времени и комплексную систему учета.
Интерфейс искусственного интеллекта
Чтобы найти идеальное решение, отвечающее всем требованиям, производитель обратился к Overview за помощью в обновлении вычислений и развертывании пользовательского интерфейса с искусственным интеллектом — платформы Snap.
Платформа Review — это адаптируемое решение для машинного зрения, которое выполняет все функции, начиная от управления устройствами, разработки алгоритмов, поддержки качества продукции и отслеживания. Для выполнения этих задач платформа Snap запускает алгоритмы компьютерного зрения с глубоким обучением, которые управляют процессом проверки, проверяя наличие дефектов и уведомляя операторов о приемлемости деталей. В отличие от обычных систем технического зрения, платформа Snap сохраняет соответствующие данные процесса и создает прослеживаемую визуальную запись каждого устройства. Затем изображения и сохраненные данные хранятся в визуальной библиотеке с возможностью поиска, готовой для анализа и ведения записей. Это не только помогает с отслеживаемостью, но также позволяет обнаруживать источники потерь продукции. Конечные пользователи могут определять и проверять основные причины потерь с помощью постобработки данных.
Основные характеристики платформы Snap
- Простота создания станций, которые поддерживают цели качества и прослеживаемости
- Простота в обслуживании и создании алгоритмов
- Все данные сохраняются, доступны для поиска и анализируются для выявления основных проблем и их устранения
- Развертывание возможно всего за неделю, при этом не требуется никакого опыта работы с машинным зрением
- Интеграция с существующими системами и обмен данными через сети
- Лучшая в своем классе мгновенная поддержка системы обеспечивает большую доступность и меньшее время простоя.
Камеры с искусственным интеллектом для визуального контроля
При интеграции с камерами на базе ИИ, такими как Advantech ICAM-500, платформа Overview Snap Platform автоматически выполняет осмотр по триггеру ПЛК, с интервалом или - в случае видеособытий - в режиме непрерывного захвата. Встроенная в модули NVIDIA® Jetson Nano™, камера ICAM-500 сочетает в себе датчик изображения промышленного класса, передовое светодиодное освещение и объектив с переменным фокусом с возможностями сбора и вычислений ИИ. Камера с ИИ на базе Advantech Jetson обеспечивает значительно более высокий уровень контроля по сравнению с камерами без ИИ.
Функции ICAM-500 позволяют системным интеграторам и производителям программного обеспечения интегрировать ИИ и машинное зрение в приложения, а также эффективно выполнять автоматизированный оптический контроль (AOI), оптическое распознавание символов (OCR) и распознавание объектов на границе. При объединении ICAM-500 с платформой Snap Platform конечные пользователи могут развернуть и управлять полным решением без технических знаний высокого уровня. Она также интегрируется с существующими заводскими системами и обменивается данными по сети для повышения эффективности, экономичности и прибыльности операций.
ICAM-500 выделяется на рынке благодаря сочетанию вычислительных модулей NVIDIA и системы камер - функции получения изображений и выводов ИИ доступны в одной системе. Интеграция ICAM-500 с платформой Overview Snap создает современное решение для автоматизированного визуального контроля.
Встроенная камера помогает уменьшить проблемы с задержкой, которые могут возникнуть, когда есть большие расстояния между IP-камерами, облаком и системами логического вывода ИИ. В сочетании с MIC-730AI Inference, конечные пользователи получают возможность сосредоточиться на приложениях и повысить производительность. Низкий уровень задержки повышает эффективность выводов ИИ на месте, создавая идеальное решение для периферийных приложений на производственной линии.
Промышленная камера ICAM-500
-
Система искусственного интеллекта NVIDIA Jetson на модуле
-
1.6MP 60 FPS, сенсор промышленного класса SONY
-
Многоядерные процессоры ARM
-
Программируемый объектив с переменным фокусом
-
Передовая светодиодная подсветка
-
HW ISP без нагрузки на GPU/CPU
Промышленные решения на базе GPU
Платформы искусственного интеллекта Advantech - это компактные решения промышленного класса, предназначенные для граничных приложений ИИ и работающие на базе NVIDIA® Jetson™ для высокой производительности GPU. Внедрение искусственного интеллекта, машинного обучения и других инструментов на периферии позволяет оперативному персоналу быстро получать результаты, анализируя данные в их источнике.