Mencapai Keunggulan Manufaktur Dengan Model Pengenalan Gambar untuk Deteksi Kerusakan Permukaan

Rata-rata, biaya kualitas produk yang buruk untuk industri manufaktur adalah sekitar 20% dari total penjualan. Pengendalian kualitas memainkan peran penting dalam banyak industri dan kemampuan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi kerusakan permukaan sangat penting. Metode inspeksi manual tradisional, yang bergantung pada persepsi dan penilaian manusia, seringkali tidak memadai dalam hal konsumsi waktu, subjektivitas, dan kesalahan manusia.

Namun, dengan kemajuan dalam kecerdasan buatan dan model pengenalan gambar, sekarang memungkinkan untuk mengotomatisasi proses deteksi kerusakan permukaan dengan akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi. Dalam blog ini, kita akan menjelajahi konsep pemanfaatan model pengenalan gambar untuk deteksi kerusakan permukaan dan membahas contoh kasus penggunaan di industri baja. Dengan memecah proses inspeksi menjadi langkah-langkah yang terpisah, kita bertujuan untuk memahami bagaimana sistem yang ditenagai oleh kecerdasan buatan dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan kerusakan permukaan dengan akurat.

Tantangan dalam Deteksi Kerusakan Permukaan

Berbagai komplikasi dalam deteksi kerusakan permukaan untuk industri termasuk manufaktur, otomotif, elektronik, dan tekstil dapat menyebabkan cacat kualitas produk. Kompleksitas kesalahan manufaktur memposisikan hambatan signifikan bagi organisasi, berpotensi mengarah pada integritas produk yang dikompromikan dan ketidakpuasan pelanggan. Kecepatan produksi yang tinggi menuntut mekanisme identifikasi kerusakan yang cepat, menekankan urgensi untuk solusi deteksi waktu nyata. Beberapa hambatan utama untuk deteksi kerusakan yang efektif adalah:

• Kerusakan yang beragam dan kompleks: Proses manufaktur dapat menghasilkan berbagai kerusakan, bervariasi dalam ukuran dan kompleksitas. Misalnya, dalam manufaktur otomotif, kerusakan mungkin berkisar dari kekurangan cat yang halus hingga abnormalitas struktural, membuat deteksi dan klasifikasi yang konsisten menjadi tugas yang menantang.
• Kecepatan produksi yang tinggi: Industri seperti elektronik konsumen memerlukan identifikasi kerusakan yang cepat untuk mencegah barang yang rusak mencapai pasar. Misalnya, dalam perakitan PCB, identifikasi cepat masalah pengelasan sangat penting untuk mempertahankan keandalan produk dan kepuasan pelanggan.
• Pengolahan waktu nyata: Industri farmasi memerlukan deteksi waktu nyata untuk memastikan keamanan dan kesesuaian produk. Mendeteksi kerusakan pada pelapisan pil, misalnya, mencegah kualitas obat yang dikompromikan dan masalah regulasi potensial.
• Inspeksi visual manual: Melibatkan pemeriksaan produk untuk kerusakan permukaan dan ketidakberesan. Karena proses manual, ini dapat memakan waktu, terutama untuk jumlah besar, menyebabkan keterlambatan alur kerja. Ini juga rentan terhadap pengawasan kerusakan atau klasifikasi yang tidak tepat selama periode inspeksi yang panjang. Inspeksi manual sangat bergantung pada keahlian individu, yang mungkin kekurangan skalabilitas dan ketersediaan.

Manfaat Menggunakan Kecerdasan Buatan

Inspeksi visual berbasis kecerdasan buatan menawarkan solusi yang menjanjikan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi selama inspeksi visual manual di industri manufaktur.

• Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan dan model pengenalan gambar, sistem berbasis kecerdasan buatan dapat menyediakan deteksi kerusakan yang konsisten dan objektif, meminimalkan dampak subjektivitas manusia.
• Sistem ini memiliki kemampuan untuk menganalisis volume data yang besar dengan kecepatan dan akurasi yang luar biasa, menghasilkan pengurangan waktu inspeksi yang signifikan dan efisiensi keseluruhan yang ditingkatkan.
• Model kecerdasan buatan dapat dilatih untuk mendeteksi kerusakan yang halus atau sulit diidentifikasi yang mungkin tidak terdeteksi oleh inspektor manusia, melampaui keterbatasan persepsi visual manusia dan meningkatkan akurasi identifikasi kerusakan secara keseluruhan.
• Tidak seperti inspeksi manual yang sangat bergantung pada keterampilan dan keahlian inspektor individu, inspeksi visual berbasis kecerdasan buatan tidak bergantung pada keahlian individu, membuatnya skalabel dan adaptif di berbagai skenario inspeksi.
• Dengan pembelajaran dan perbaikan terus-menerus, sistem ini dapat berkembang untuk menangani pola kerusakan yang kompleks dan menyediakan pengendalian kualitas yang semakin andal dan efisien.

Tiga Tahap Penanganan Kerusakan

Model deteksi gambar mengintegrasikan kekuatan pembelajaran dalam dan kerangka yang dirancang dengan hati-hati untuk mencapai beberapa tugas dengan akurasi yang besar. Ini unggul dalam tahap-tahap kunci penanganan kerusakan: deteksi, klasifikasi, dan lokalisisasi, menyediakan solusi yang unggul dibandingkan dengan metode konvensional.

Dengan menggunakan ketiga tahap penanganan kerusakan ini, industri dapat merampingkan proses pengendalian kualitas dan memastikan langkah-langkah perbaikan yang efektif diambil segera.

Inspeksi Visual Berbasis Kecerdasan Buatan Generasi Berikutnya

Di Sigmoid, kami telah mengembangkan solusi yang memanfaatkan algoritma pembelajaran dalam yang canggih, khusus dibuat untuk pengolahan gambar. Komponen kunci adalah optimisasi yang hati-hati dari setiap tahap dalam proses penanganan kerusakan, menggunakan arsitektur yang dirancang khusus untuk fokus pada aspek-aspek tertentu untuk memastikan kinerja yang luar biasa.

Deteksi dan Klasifikasi: Dua tahap pertama, deteksi dan klasifikasi, menggunakan arsitektur CNN pra-dilatih yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas ekstraksi fitur. Model pra-dilatih ini telah menjalani pelatihan ekstensif pada dataset besar, sangat bermanfaat ketika kita memiliki data yang terbatas untuk kasus penggunaan. Untuk memastikan ketangguhan dan keandalan kerangka kerja kami, berbagai teknik augmentasi digunakan, meningkatkan efektivitasnya dalam skenario dunia nyata.

Lokalisasi: Tahap ini menggunakan arsitektur pembelajaran dalam yang khusus dirancang untuk segmentasi semantik, di mana tujuannya tidak hanya untuk mengklasifikasikan setiap piksel tetapi juga untuk menggarisbawahi batas objek. Ini terdiri dari jalur encoder untuk menangkap informasi kontekstual dan jalur decoder simetris untuk memulihkan detail spasial. Struktur ini membantu menangkap fitur global dan lokal yang krusial untuk lokalisisasi yang akurat. Selain itu, setiap jenis kerusakan yang berbeda memiliki model lokalisisasi yang diindividualisasi, yang terampil dalam mengabadikan fitur khas yang melekat pada kerusakan tersebut.

Sepanjang proses ini, solusi kami mempertahankan tingkat akurasi yang tinggi di semua tahap penanganan kerusakan. Ilustrasi kerangka solusi kami yang dipatenkan diberikan di bawah:

Kesimpulan

Memanfaatkan model pengenalan gambar untuk deteksi kerusakan permukaan menandai era baru dalam pengendalian kualitas. Sistem yang ditenagai oleh kecerdasan buatan menawarkan deteksi yang konsisten dan objektif, mempercepat proses dan meningkatkan akurasi. Mereka mengidentifikasi kerusakan yang halus, melampaui kemampuan manusia, dan skalabel di berbagai skenario. Mengadopsi teknologi ini tidak hanya mengurangi biaya tetapi juga meningkatkan keandalan produk, dan meningkatkan daya saing, menandai langkah besar dalam efisiensi dan keunggulan manufaktur.