Osiąganie doskonałości w produkcji z wykorzystaniem modeli rozpoznawania obrazów do wykrywania wad powierzchni

Średni koszt złej jakości produktów w przemyśle wynosi około 20% całkowitej sprzedaży. Kontrola jakości odgrywa kluczową rolę w wielu branżach, a możliwość wykrywania i identyfikowania wad powierzchni jest najważniejsza. Tradycyjne metody inspekcji ręcznej, które opierają się na ludzkiej percepcji i ocenie, często nie są wystarczająco dobre pod względem czasu, subiektywizmu i błędów ludzkich.

Jednak dzięki postępom w sztucznej inteligencji i modelach rozpoznawania obrazów, jest teraz możliwe zautomatyzowanie procesów wykrywania wad powierzchni z większą dokładnością i efektywnością. W tym blogu, będziemy badać koncepcję wykorzystania modeli rozpoznawania obrazów do wykrywania wad powierzchni i omówimy przykład zastosowania w przemyśle stalowym. Poprzez podział procesu inspekcji na odrębne etapy, będziemy starać się zrozumieć, jak systemy napędzane przez sztuczną inteligencję mogą dokładnie wykrywać i klasyfikować wady powierzchni.

Wyzwania w wykrywaniu wad powierzchni

Różnorodne komplikacje w wykrywaniu wad powierzchni w branżach takich jak produkcja, motoryzacja, elektronika i tekstylia mogą prowadzić do wad w jakości produktów. Złożoność wad produkcyjnych stanowi znaczną barierę dla organizacji, potencjalnie prowadząc do kompromitacji integralności produktu i niezadowolenia klientów. Wysokie prędkości, z jakimi działają linie produkcyjne, wymagają szybkich mechanizmów identyfikacji wad, podkreślając pilną potrzebę rozwiązań w czasie rzeczywistym. Niektóre z głównych przeszkód w skutecznym wykrywaniu wad to:

• Różnorodność i złożoność wad: Procesy produkcyjne mogą prowadzić do różnorodnych wad, różniących się rozmiarem i złożonością. Na przykład, w produkcji samochodów, wady mogą sięgać od subtelnych wad malowania po strukturalne nieprawidłowości, co utrudnia ich wykrywanie i klasyfikację.
• Wysokie prędkości produkcji: Branże takie jak elektronika konsumencka wymagają szybkiej identyfikacji wad, aby uniknąć wprowadzania do obiegu produktów z wadami. Na przykład, w montażu płyt drukowanych, szybka identyfikacja problemów z lutowaniem jest kluczowa dla utrzymania niezawodności produktu i zadowolenia klienta.
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Przemysł farmaceutyczny wymaga wykrywania wad w czasie rzeczywistym, aby zapewnić bezpieczeństwo i zgodność produktów. Wykrywanie wad w powlekaniu tabletek, na przykład, zapobiega kompromitacji jakości leków i potencjalnym problemom regulacyjnym.
• Inspekcja wizualna ręczna: Polega na starannym sprawdzaniu produktów w celu wykrycia wad powierzchni i nieprawidłowości. Ze względu na charakter ręczny, jest to czasochłonne, szczególnie dla dużych ilości, co prowadzi do opóźnień w przepływie pracy. Jest również podatne na przeoczenie lub błędną klasyfikację wad podczas długich okresów inspekcji. Inspekcja ręczna silnie zależy od indywidualnej ekspertyzy, co może nie być skalowalne i dostępne.

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji

Inspekcja wizualna oparta na sztucznej inteligencji oferuje obiecujące rozwiązanie, aby pokonać wyzwania związane z inspekcją ręczną w przemyśle produkcyjnym.

• Wykorzystując sztuczną inteligencję i modele rozpoznawania obrazów, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewnić spójne i obiektywne wykrywanie wad, minimalizując wpływ subiektywizmu ludzkiego.
• Te systemy mają możliwość analizy dużych ilości danych zgodnie z ich szybkością i dokładnością, co prowadzi do znaczących redukcji czasu inspekcji i poprawy ogólnej efektywności.
• Modele sztucznej inteligencji mogą być szkolone do wykrywania nawet subtelnych lub trudnych do identyfikacji wad, które mogą umknąć inspektorom ludzkim, przewyższając ograniczenia percepcji wizualnej człowieka i poprawiając ogólną dokładność identyfikacji wad.
• W przeciwieństwie do inspekcji ręcznej, która silnie zależy od umiejętności i ekspertyzy indywidualnych inspektorów, inspekcja wizualna oparta na sztucznej inteligencji nie zależy od indywidualnej sprawności, co czyni ją skalowalną i dostosowaną do różnych scenariuszy inspekcji.
• Poprzez ciągłe uczenie i doskonalenie, te systemy mogą ewoluować, aby radzić sobie z złożonymi wzorcami wad i zapewniać coraz bardziej niezawodną i efektywną kontrolę jakości.

Trzy etapy obsługi wad

Modele wykrywania obrazów integrują moc głębokiego uczenia i starannie zaprojektowaną ramę, aby wykonać wiele zadań z wielką dokładnością. Wyróżniają się w kluczowych etapach obsługi wad: wykrywaniu, klasyfikacji i lokalizacji, zapewniając lepsze rozwiązanie w porównaniu z konwencjonalnymi metodami.

Poprzez zastosowanie tych trzech etapów obsługi wad, branże mogą usprawnić swoje procesy kontroli jakości i zapewnić skuteczne środki zaradcze są podejmowane niezwłocznie.

Następna generacja inspekcji wizualnej napędzanej przez sztuczną inteligencję

W Sigmoid opracowaliśmy rozwiązanie, które wykorzystuje najnowocześniejsze algorytmy głębokiego uczenia, specjalnie opracowane do przetwarzania obrazów. Kluczowym komponentem jest staranna optymalizacja każdego etapu procesu obsługi wad, wykorzystująca dostosowane architektury, które koncentrują się na konkretnych aspektach, aby zapewnić wyjątkową wydajność.

Wykrywanie i klasyfikacja: Dwa pierwsze etapy, wykrywanie i klasyfikacja, wykorzystują pre-trenowaną architekturę CNN, zaprojektowaną do poprawy efektywności i skuteczności ekstrakcji cech. Ten pre-trenowany model przeszedł już obszernie trening na dużym zbiorze danych, co jest szczególnie korzystne, gdy mamy ograniczone dane specyficzne dla przypadku użycia. Aby dalej zapewnić solidność i niezawodność naszej ramy, zastosowano różne techniki augmentacji, zwiększające jej skuteczność w scenariuszach rzeczywistych.

Lokalizacja: Ten etap wykorzystuje dedykowaną architekturę głębokiego uczenia, specjalnie zaprojektowaną do segmentacji semantycznej, gdzie celem jest nie tylko klasyfikacja każdego piksela, ale także określenie granic obiektów. Składa się z ścieżki encodera do przechwytywania informacji kontekstowych i symetrycznej ścieżki dekodera do odzyskiwania szczegółów przestrzennych. Ta struktura pomaga w przechwytywaniu zarówno globalnych, jak i lokalnych cech, niezbędnych do dokładnej lokalizacji. Co więcej, każdy odrębny typ wady posiada swój indywidualny model lokalizacji, zdolny do uchwycenia charakterystycznych cech właściwych dla tej wady.

W trakcie tego procesu, nasze rozwiązanie utrzymuje wysoki poziom dokładności we wszystkich trzech etapach obsługi wad. Ilustracja naszej własnej ramy rozwiązania jest przedstawiona poniżej:

Podsumowanie

Wykorzystanie modeli rozpoznawania obrazów do wykrywania wad powierzchni zapowiada nową erę w kontroli jakości. Systemy napędzane przez sztuczną inteligencję oferują spójne, obiektywne wykrywanie, przyspieszając proces i poprawiając dokładność. Wykrywają subtelne wady, przewyższając możliwości ludzkie, i są skalowalne w różnych scenariuszach. Przyjęcie tej technologii nie tylko redukuje koszty, ale także zwiększa niezawodność produktu i zwiększa konkurencyjność, stanowiąc znaczący krok w kierunku doskonałości w produkcji.