Các ứng dụng của Machine Vision (Xử lý ảnh) trong sản xuất – Movan JSC

Ứng dụng của Machine Vision
Các ứng dụng của Machine Vision khác nhau nhờ vào rất nhiều vào ngành công nghiệp và thiên nhiên và môi trường sản xuất, một số ít ứng dụng nổi bật gồm có :

  • Kiểm tra chất lượng thành phẩm sau cùng
  • Kiểm tra bộ phận động cơ
  • Kiểm tra nhãn trên sản phẩm
  • Kiểm tra lỗi thiết bị y tế
  • Hướng dẫn cho robot
  • Xác minh mã datamatrix
  • Kiểm tra hướng của linh kiện
  • Truy xuất nguồn gốc sản phẩm
  • Kiểm tra bao bì
  • Kiểm tra vết laser và vết cắt
  • Kiểm tra lọ thuốc
  • Kiểm tra gói thực phẩm
  • Đọc mã vạch
  • Xác minh các thành phần thiết kế

Bài viết này sẽ ra mắt 10 ứng dụng thường thấy của Machine Vision trong sản xuất

BẢO TRÌ TIÊN ĐOÁN 

hình ảnh001

Một doanh nghiệp phụ thuộc vào các bộ phận vật lý để sản xuất sản phẩm hoặc giúp cung cấp dịch vụ thường cần phải bảo trì máy móc hoặc thiết bị hoặc trong trường hợp xấu nhất, máy móc có thể bị hỏng hoặc các bộ phận có thể bị lỗi khi đưa sản phẩm vào tình trạng bế tắc. Bảo trì tiên đoán (Predictive Maintenance)  là quá trình sử dụng máy học và thiết bị IoT để giám sát dữ liệu trên máy móc và linh kiện, thường sử dụng cảm biến, để thu thập điểm dữ liệu và xác định tín hiệu hoặc thực hiện hành động khắc phục trước khi tài sản hoặc linh kiện bị hỏng.

Chúng ta hãy xem xét rằng chỉ một phút ngừng hoạt động giải trí trong một xí nghiệp sản xuất xe hơi hoàn toàn có thể tiêu tốn tới 20.000 đô la cho những phương tiện đi lại có doanh thu cao. Những thử thách của nó như thị giác máy hoàn toàn có thể giúp doanh nghiệp liên tục, ví dụ, một chương trình ứng dụng có tên ZDT, được tăng trưởng bởi FANUC, tích lũy hình ảnh từ những camera gắn trên robot, những hình ảnh và siêu dữ liệu đi kèm sau đó được gửi lên đám mây để xử lý và giúp xác lập những yếu tố tiềm ẩn trước khi chúng phát sinh .

Trong thời gian thí điểm 18 tháng, giải pháp đã được triển khai tới 7.000 robot trong 38 nhà máy ô tô trên sáu nội dung và phát hiện và ngăn chặn 72 lỗi thành phần!

KIỂM TRA BAO BÌ LỖI TRONG SẢN XUẤT

hình ảnh002

Điều quan trọng so với những công ty dược phẩm là phải đếm máy tính bảng hoặc viên nang trước khi đặt chúng vào thùng chứa. Để xử lý yếu tố này, Pharma Packaging Systems, có trụ sở tại Anh, đã tăng trưởng một giải pháp hoàn toàn có thể được tiến hành cho những dây chuyền sản xuất sản xuất hiện có hoặc thậm chí còn chạy như một đơn vị chức năng độc lập .
Một tính năng chính của giải pháp tương quan đến việc sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra những máy tính bảng bị hỏng hoặc hình thành một phần. Khi máy tính bảng đi qua dây chuyền sản xuất sản xuất, hình ảnh được chụp và chuyển đến một PC chuyên được dùng để xử lý hình ảnh bằng ứng dụng sau đó chạy tiếp nghiên cứu và phân tích để kiểm tra xem những máy tính bảng có đúng màu, chiều dài, chiều rộng và hàng loạt không .

Hệ thống Kiểm tra Machine Vision dựa trên PC cũng được tiến hành cho PC thực thi công dụng đếm và nếu một máy tính bảng được coi là bị lỗi, thông tin này được ghi lại sau đó gửi tín hiệu đến công dụng đếm và đến khi chai chứa đến Kết thúc dây chuyền sản xuất sản xuất, những container có máy tính bảng bị lỗi sau đó bị khước từ, do đó vô hiệu năng lực luân chuyển máy tính bảng bị lỗi .

ĐỌC MÃ VẠCH

hình ảnh003

Đọc, xác lập và xử lý hàng trăm và hàng ngàn mã vạch mỗi ngày không phải là trách nhiệm thuận tiện và điều mà con người đơn thuần không hề làm được ở quy mô lớn .

Ví dụ, điện thoại di động và thiết bị di động yêu cầu bảng mạch in nhỏ hơn hoặc nhỏ hơn (hoặc PCB). Khi các nhà sản xuất bị áp lực phải sản xuất khối lượng PCB cao hơn cho thị trường công nghệ đang phát triển, họ đang hướng tới một quy trình được gọi là panelization. Trong quá trình này, một số bảng mạch giống hệt nhau được in trên một bảng lớn, mỗi mạch sau đó được tách ra để kiểm tra lần cuối, để kiểm tra các bảng này, tuy nhiên, một giải pháp dựa trên Machine Vision có tên là PanelScan đã được phát triển để đọc mã vạch – là các mã định danh duy nhất của mỗi mạch có trên bảng PCN.

Trong lịch sử vẻ vang, con người đã vận dụng trách nhiệm này bằng cách sử dụng máy quét mã vạch cầm tay, điều này rất tốn thời hạn và gây ra lỗi cho con người. Bằng cách triển khai một giải pháp dựa trên Machine Vision, những nhà phân phối PCB hoàn toàn có thể tiết kiệm ngân sách và chi phí được khá nhiều chi phi sản xuất nhờ kiểm tra và ngăn ngừa loại sản phẩm lỗi .

GIÁM SÁT SẢN PHẨM VÀ THÀNH PHẦN LẮP RÁP

hình ảnh004

Các nhà máy sản xuất sản xuất hiệu suất cao cần bảo vệ những loại sản phẩm và linh phụ kiện rơi ra khỏi dây chuyền sản xuất sản xuất tuân thủ những nguyên tắc về chất lượng, bảo đảm an toàn và sản xuất. Với tâm lý này, Công ty Tự động hóa Acquire Automation đã tăng trưởng một bộ giải pháp giúp những doanh nghiệp bảo vệ những tiêu chuẩn lắp ráp loại sản phẩm và thành phần của họ đang được thi hành .
Ví dụ, một trong những giải pháp của họ thực thi Machine Vision được cho phép những đơn vị sản xuất kiểm tra chai ở chính sách xem 360 độ rất đầy đủ để bảo vệ rằng những loại sản phẩm được đặt trong vỏ hộp đúng mực và cũng hoàn toàn có thể kiểm tra những thuộc tính quan trọng khác của những mẫu sản phẩm đóng gói như :

  • Đóng nắp / đóng dấu
  • Chức vụ
  • Nhãn
  • Chất lượng in và nhiều hơn nữa!

Tất cả điều này giúp tăng thông lượng của dây chuyền sản xuất sản xuất đồng thời giảm số lượng mẫu sản phẩm bị tịch thu và tăng hiệu suất và ở đầu cuối, giữ cho người tiêu dùng hài lòng !

THEO DÕI KHIẾM KHUYẾT

hình ảnh005

Có thể hiểu được, nếu bạn điều hành quản lý một dây chuyền sản xuất sản xuất, bạn muốn sản xuất những linh phụ kiện hoặc mẫu sản phẩm không có khuyết tật ! Machine Vision là một công nghệ tiên tiến hoàn toàn có thể giúp những doanh nghiệp đạt được điều này .
Điều đó nói rằng, những mạng lưới hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy hoàn toàn có thể khác nhau về mặt tiến hành, 1 số ít nhu yếu người quản lý và vận hành trong khi những giải pháp dựa trên Vision phức tạp hơn không cần người quản lý và vận hành. Một công ty có tên Shelton có một mạng lưới hệ thống kiểm tra mặt phẳng gọi là WebSPECTOR xác lập lỗi và tàng trữ hình ảnh và siêu dữ liệu đi kèm tương quan đến hình ảnh. Khi những mẫu sản phẩm rơi vào dây chuyền sản xuất sản xuất, những lỗi được phân loại theo loại của chúng và được chỉ định một lớp đi kèm .
Việc làm này được cho phép những nhà phân phối phân biệt giữa những loại khiếm khuyết khác nhau, những người sau đó hoàn toàn có thể chỉ muốn dừng dây chuyền sản xuất sản xuất khi X số loại Y bị lỗi đã xảy ra. Một công nghệ tiên tiến dựa trên tầm nhìn máy khác của Shelton có tên là WebSpector, sử dụng ứng dụng hình ảnh và máy ảnh văn minh hoàn toàn có thể cải tổ hiệu suất của nhà phân phối vải lên 50 % !

KIỂM TRA 3D

hình ảnh006Machine Vision có thể đóng một vai trò to lớn trong lĩnh vực ô tô. Một báo cáo cho thấy thị trường thị giác máy tổng thể có thể trị giá  tới 14,43 tỷ đô la vào năm 2022 !

Một hệ thống kiểm tra bằng thị  giác máy có chứa máy ảnh Dalsa Genie Nano đang được sử dụng trong dây chuyền sản xuất để thực hiện các nhiệm vụ mà con người đôi khi có thể phải vật lộn. Trong case study này, hệ thống sử dụng hình ảnh có độ phân giải cao để xây dựng mô hình 3D đầy đủ các thành phần và chân kết nối của chúng. Khi các thành phần đi qua nhà máy sản xuất, hệ thống thị giác máy sẽ quét nhiều hình ảnh từ các góc khác nhau để tạo ra mô hình 3D, những hình ảnh này khi được kết hợp sẽ cho phép hệ thống xác định xem các chân kết nối trên mạch có bị lỗi có thể gây ra hậu quả tai hại không xuống dây chuyền sản xuất.

Kiểm tra 3D bằng Machine Vision có nhiều ứng dụng nhưng một trong những case study phổ cập nhất cho công nghệ tiên tiến là sản xuất xe hơi .
Với những lỗi điện chiếm rất nhiều lỗi xe hơi lúc bấy giờ, việc hoàn toàn có thể thực thi quét 3 d những chân liên kết hoàn toàn có thể giúp những nhà phân phối xe hơi tiết kiệm ngân sách và chi phí ngân sách, giảm thời cơ luân chuyển những bộ phận điện bị lỗi và giúp cải tổ bảo đảm an toàn cho người lái .

CẢI THIỆN AN TOÀN LAO ĐỘNG

hình ảnh007

Các ứng dụng của thị giác máy không chỉ giới hạn ở các dây chuyền sản xuất trong các nhà máy sản xuất. Ví dụ, Komatsu Ltd, nhà sản xuất thiết bị khai thác và xây dựng hàng đầu ở Anh, gần đây đã công bố kế hoạch hợp tác với NVIDIA để tích hợp bộ NVIDIA CLOUD PLATFORM. Điều thúc đẩy chính cho việc này là cải thiện các dịch vụ quản lý công trường lao động, an toàn và hiệu quả.

Sự hợp tác tích hợp nền tảng AI NVIDIA Jetson vào máy móc thường được sử dụng để khoan, đào và khai thác. Một sự phối hợp giữa máy ảnh thời hạn thực và nghiên cứu và phân tích video được cho phép thiết bị chạy với hiệu suất cao cao hơn và bảo đảm an toàn được cải tổ hơn .
Ý tưởng cũng là vận dụng trí tuệ tự tạo dựa trên deep learning để theo dõi con người và Dự kiến sự hoạt động của thiết bị để giúp tránh những tương tác nguy hại do đó cải thiện sự bảo đảm an toàn. Với mười nghìn thương tích xảy ra ở Mỹ mỗi năm trên những công trường thi công thiết kế xây dựng có tương quan đến xe cộ và máy móc, những giải pháp như thế này sẽ được những công ty hoan nghênh .

TRACK AND TRACE

sơ đồ-tracktrace-ov

Các công ty dược phẩm tự nhiên theo những quy tắc và lao lý khắt khe để bảo vệ những loại sản phẩm của họ hoàn toàn có thể được theo dõi và săn lùng từ dây chuyền sản xuất sản xuất đến người tiêu dùng ở đầu cuối. Để giúp đạt được điều này, những thùng giấy hoàn toàn có thể được in với những cụ thể gồm có nhưng không số lượng giới hạn ở số sê-ri, ngày hết hạn, ngày sản xuất. Một số nhận dạng duy nhất trên toàn thế giới, đôi lúc được gọi là GTIN ( Số thương phẩm toàn thế giới ) thường được sử dụng để cho phép gói được theo dõi trên toàn quốc tế .
Các mạng lưới hệ thống sản xuất hoàn toàn có thể tự động hóa tạo những số nhận dạng này trong cơ sở tài liệu chính, sau đó được sử dụng sau này trong quá trình sản xuất và in phun lên những thùng chứa và bước tiếp theo của quá trình sản xuất hoàn toàn có thể được thực thi, thường là xác định thông tin vừa được in phun lên thùng carton trên vỏ hộp .
Một giải pháp được tăng trưởng bởi công ty ISW của Đức sử dụng một giải pháp như thế này, trong số những thứ khác, máy ảnh công nghệ cao hoàn toàn có thể đọc tài liệu từ nhãn – cũng như thực thi nhận dạng ký tự quang học ( OCR ) để đọc văn bản in. Khi văn bản in đã được đọc, mạng lưới hệ thống hoàn toàn có thể kiểm tra dựa trên cơ sở tài liệu chính và xác nhận nếu ghi nhãn mạng lưới hệ thống tương thích với tài liệu được tàng trữ trong cơ sở tài liệu chính. Nếu bất kể mã in nào không hề đọc được hoặc không khớp với mã hiện có trong cơ sở tài liệu chính, sau đó những gói hoặc thùng hoàn toàn có thể bị phủ nhận .

PHÂN TÍCH VĂN BẢN VÀ VIẾT TAY

hình ảnh008

Nhận dạng ký tự quang học không có gì mới, nó đã xuất hiện khá lâu trong thế giới điện toán. Điều đó nói rằng, việc máy phát hiện và trích xuất văn bản viết tay từ các ghi chú, chữ cái v.v … có chứa hình ảnh là một điều hoàn toàn khác. Bạn đã từng đến một hội nghị và chụp ảnh các slide của người thuyết trình bằng điện thoại thông minh của mình chưa? Hoặc bạn đã từng vạch ra một quy trình sản xuất trên bảng trắng chưa?

Microsoft đã phát hành công nghệ tiên tiến trong ngăn xếp Thương Mại Dịch Vụ nhận thức của họ được gọi là API thị giác máy tính, với nó, bạn hoàn toàn có thể cung ứng hình ảnh cho điểm cuối và API sẽ phát hiện sự hiện hữu của văn bản hoàn toàn có thể đọc được và biến nó thành một dòng văn bản ! ví dụ về điều này trong ảnh chụp màn hình hiển thị dưới đây :
Có thể trỏ máy vào một hình ảnh có chứa văn bản, thay vì nhập bằng tay hoàn toàn có thể là một sự tăng hiệu suất lớn trong doanh nghiệp .

NỀN TẢNG CHO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

hình ảnh009

Landing. ai là một công ty có trụ sở tại Thung lũng Silicon được xây dựng bởi bậc thầy về AI, Tiến sĩ Andrew Ng. A Một phần việc làm của Tiến sĩ Ng tại www.landing.ai tương quan đến việc tăng trưởng những công cụ thị giác máy để tìm ra những khiếm khuyết ở mức độ vi mô trong những mẫu sản phẩm mà đơn thuần là không hề được xác lập bằng cách sử dụng mắt của con người. Một thuật toán Machine Learning hoàn toàn có thể được đào tạo và giảng dạy trên một số lượng hình ảnh tương đối nhỏ và mang lại tác dụng tuyệt vời .
Công nghệ này có 1 số ít case study khác nhau nhưng đa phần nhắm vào những thử thách xử lý trong ngành sản xuất gồm có, nhưng không số lượng giới hạn ở những khâu :

  • kiểm tra
  • kiểm soát và tự động hóa
  • hiệu chuẩn và điều chỉnh
  • xác định vấn đề tự động

KẾT LUẬN

Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi đã xem xét 10 ví dụ về tầm nhìn máy móc trong sản xuất, chúng tôi đã đề cập mọi thứ từ dệt may đến dược phẩm và ỨNG DỤNG trí tuệ tự tạo và Deep Learning cũng tạo ra ảnh hưởng tác động đến khoảng trống thị giác máy dưới dạng nhận dạng hình ảnh .
Chúng tôi kỳ vọng rằng bằng cách đọc này, bạn đã hiểu thêm về cách tầm nhìn của máy hoàn toàn có thể được vận dụng trong sản xuất .

Khi nào bạn sẽ ứng dụng Machine Vision vào trong doanh nghiệp của bạn ?

BẠN ĐÃ ĐĂNG KÝ THÀNH CÔNG !

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments