Uppnå enastående tillverkning med bildigenkänningsmodeller för detektering av ytdefekter

I genomsnitt är kostnaden för dålig produktkvalitet för tillverkningsindustrin ca 20 % av den totala försäljningen. Kvalitetskontroll spelar en avgörande roll i många branscher och förmågan att upptäcka och identifiera ytdefekter är av yttersta vikt. Traditionella manuella inspektionsmetoder, som bygger på mänsklig uppfattning och bedömning, kommer ofta till korta när det gäller tidsåtgång, subjektivitet och mänskliga fel.

Men med framsteg inom artificiell intelligens och bildigenkänningsmodeller är det nu möjligt att automatisera processer för upptäckt av ytdefekter med större noggrannhet och effektivitet. I den här bloggen kommer vi att utforska konceptet med att utnyttja bildigenkänningsmodeller för detektering av ytdefekter och diskutera ett exempel på användningsfall inom stålindustrin. Genom att dela upp inspektionsprocessen i distinkta steg strävar vi efter att förstå hur AI-drivna system exakt kan upptäcka och klassificera ytdefekter.

Utmaningar inom ytdefektdetektering

En mängd olika komplikationer vid detektering av ytdefekter för industrier inklusive tillverkning, bilindustri, elektronik och textil kan leda till brister i produktkvalitet. Komplexiteten i tillverkningsfel utgör en betydande barriär för organisationer, vilket kan leda till äventyrad produktintegritet och missnöje hos kunder. De rasande hastigheterna med vilka produktionslinjer fungerar kräver snabba defektidentifieringsmekanismer, vilket understryker behovet av lösningar för realtidsdetektering. Några av de viktigaste hindren för effektiv defektdetektering är:

• Defekt mångfald och komplexitet: Tillverkningsprocesser kan resultera i en rad defekter, varierande i storlek och komplexitet. Till exempel inom biltillverkning kan defekter sträcka sig från subtila lackdefekter till strukturella avvikelser, vilket gör konsekvent detektering och klassificering till en krävande uppgift.
• Höga produktionshastigheter: Branscher som hemelektronik kräver snabb identifiering av defekter för att förhindra att felaktiga föremål kommer ut på marknaden. Till exempel vid kretskortsmontering är snabb identifiering av lödningsproblem avgörande för att bibehålla produktens tillförlitlighet och kundnöjdhet.
• Bearbetning i realtid: Läkemedelsindustrin behöver detektering i realtid för att säkerställa produktsäkerhet och efterlevnad. Att upptäcka defekter i tablettbeläggning, till exempel, förhindrar försämrad medicinkvalitet och potentiella regulatoriska problem.
• Manuell visuell inspektion: Innebär att granska produkter för ytdefekter och ojämnheter. På grund av den manuella processen kan det vara tidskrävande, särskilt för stora kvantiteter, vilket leder till förseningar i arbetsflödet. Det är också benäget att förbise defekter eller felaktig klassificering under långa inspektionsperioder. Manuell inspektion är starkt beroende av individuell expertis, som kan sakna skalbarhet och tillgänglighet.

Fördelar med att använda artificiell intelligens

AI-baserad visuell inspektion erbjuder en lovande lösning för att övervinna utmaningarna under manuell visuell inspektion i tillverkningsindustrin.

• Genom att utnyttja artificiell intelligens och bildigenkänning modeller kan AI-baserade system tillhandahålla konsekvent och objektiv defektdetektering, vilket minimerar inverkan av mänsklig subjektivitet.
• Dessa system har förmågan att analysera stora datamängder med anmärkningsvärd hastighet och noggrannhet, vilket resulterar i betydande minskningar av inspektionstiden och förbättrad total effektivitet.
• AI-modeller kan tränas för att upptäcka även subtila eller svåra att identifiera defekter som kan gå obemärkta förbi av mänskliga inspektörer, vilket överträffar begränsningarna för mänsklig visuell perception och förbättrar den övergripande noggrannheten av defektidentifieringen.
• Till skillnad från manuella inspektioner som i hög grad förlitar sig på individuella inspektörers skicklighet och expertis, är AI-baserad visuell inspektion inte beroende av individuell kompetens, vilket gör den skalbar och anpassningsbar över olika inspektionsscenarier.
• Med kontinuerlig inlärning och förbättring kan dessa system utvecklas för att hantera komplexa defektmönster och ge en allt mer tillförlitlig och effektiv kvalitetskontroll.

Tre steg av defekthantering

Bilddetekteringsmodeller integrerar kraften i djupinlärning och ett noggrant utformat ramverk för att utföra flera uppgifter med stor noggrannhet. Den utmärker sig i nyckelstadierna av defekthantering: detektering, klassificering och lokalisering ger en överlägsen lösning jämfört med konventionella metoder.

Genom att använda dessa tre stadier av defekthantering kan industrier effektivisera sina kvalitetskontrollprocesser och säkerställa att effektiva avhjälpande åtgärder vidtas snabbt.

Nästa generations AI-driven visuell inspektion

På Sigmoid har vi utvecklat en lösning som utnyttjar banbrytande djupinlärningsalgoritmer speciellt framtagna för bildbehandling. En avgörande komponent är dess noggranna optimering av varje steg i defekthanteringsprocessen, med hjälp av skräddarsydda arkitekturer som fokuserar på specifika aspekter för att säkerställa exceptionell prestanda.

Detektering och klassificering: De två första stegen, detektering och klassificering, använder en förutbildad CNN-arkitektur utformad för att förbättra effektiviteten och effektiviteten av funktionsextraktion. Denna förtränade modell har redan genomgått omfattande utbildning på en stor datamängd, det är särskilt fördelaktigt när vi har begränsad data som är specifik för användningsfallet. För att ytterligare säkerställa robustheten och tillförlitligheten hos vårt ramverk används olika förstärkningstekniker, vilket ökar dess effektivitet i verkliga scenarier.

Lokalisering: Detta steg använder en dedikerad djupinlärningsarkitektur som är speciellt designad för semantisk segmentering, där målet inte bara är att klassificera varje pixel utan också att avgränsa objektgränser. Den består av en kodarväg för att fånga kontextuell information och en symmetrisk avkodarväg för att återställa rumsliga detaljer. Denna struktur hjälper till att fånga både globala och lokala funktioner som är avgörande för korrekt lokalisering. Dessutom har varje distinkt defekttyp sin individualiserade lokaliseringsmodell, skicklig på att kapsla in särdrag som är inneboende i den defekten.

Under hela denna process bibehåller vår lösning en hög noggrannhet över alla tre stadier av defekthantering. En illustration av vårt proprietära lösningsramverk ges nedan:

Slutsats

Att utnyttja bildigenkänningsmodeller för detektering av ytdefekter inleder en ny era inom kvalitetskontroll. AI-drivna system erbjuder konsekvent, objektiv detektering, påskyndar processen och förbättrar noggrannheten. De identifierar subtila defekter som överträffar mänskliga förmågor och är skalbara över olika scenarier. Att ta till sig denna teknik minskar inte bara kostnaderna utan ökar produktens tillförlitlighet och ökar konkurrenskraften, vilket markerar ett betydande steg framåt i tillverkningseffektivitet och excellens.