利用人工智慧驅動的機器視覺優化製造流程
機器視覺 Part 2
Part 1 回顧
機器視覺的應用可分為缺陷檢測、引導、尺寸測量和識別。這些應用主要有助於提高工業領域的產品品質、生產效率和優化製造流程。
透過利用影像擷取、影像處理、特徵擷取、物體辨識和決策等步驟,機器視覺系統擅長表面缺陷偵測、產品追蹤和驗證物體形狀或設計等任務,以確保可追溯性和品質控制。機器視覺可以引導或輔助機器人精準動作,進行尺寸測量,確保產品的一致性和準確性。
機器視覺的技術架構包括照明、工業相機和軟體。根據應用場景,它可以整合運動控制、影像擷取卡和人工智慧加速器等組件。工業PC或嵌入式系統構成機器視覺系統的核心,負責管理和處理作業。本系統採用工業相機及照明進行影像擷取,軟體控制硬體進行影像處理、分析及決策。運動控制和人工智慧加速器等附加元件可提高各種應用的精確度和效率。
機器視覺應用案例
缺陷檢測:人工智慧驅動的缺陷檢測
在現代製造業中,品質檢驗是競爭力的關鍵組成部分。由於長時間疲勞,目視檢查容易效率低且錯誤率高。這種效率低下的問題在快速移動的生產線上尤其嚴重,手動檢查往往無法跟上進度,從而延誤生產。
與人工智慧整合的機器視覺系統的引入顯著優化了生產線的缺陷檢測。這些系統:
- 使用工業相機擷取影像數據,並透過 RJ45 或 USB 介面傳輸。
- 即時分析和評估影像,將結果顯示在螢幕上供生產人員採取行動。
- 區分合格產品和有缺陷的產品,將後者送到維修站。
瑞傳科技 PJAI-100-ON 邊緣人工智慧系統
案例研究:
- 提高檢測精度:
邊緣人工智慧精確分析影像,減少誤報和漏檢缺陷,最終降低缺陷率。 - 即時檢測:
即時處理影像,可以快速識別缺陷並防止缺陷產品進一步發展。 - 降低勞動成本:
自動化最大限度地減少了品質檢查中的人工參與。 - 提高效率:
即使在高速生產環境中也能保持一致的品質控制。 - 資料驅動優化:
記錄檢查數據以改善流程,使製造商能夠識別常見缺陷並進一步提高品質。
辨識應用:用於安全監控的智慧攝影機
紅外線光柵通常用於工業安全監控,以檢測進入危險區域的物體或人員。然而,它們提供的資訊有限,例如僅確定接近度,而無法提供物體形狀、大小或材料等詳細資訊。
基於機器視覺的智慧相機整合了相機、工業 PC 和軟體的功能,與傳統系統相比具有以下優勢:
- 識別和分析:
識別目標、監控行為並發出警告。 - 覆蓋範圍更廣:
- 環境適應性:
在煙霧或光照條件較差的情況下仍能正常工作,先進的成像技術可適應各種環境。 - 數據記錄:
記錄和儲存監測數據,以便後期分析和調查。 - 自動化整合:
與自動化系統,用於品質控制和機器人引導等任務。 - 降低成本:
降低人工監控要求,同時提高營運效率。
智慧攝影機憑藉其適應性、先進的分析功能和經濟高效的集成,顯著提高了整體安全監控效率。
瑕疵檢測:整合嵌入式系統
在現代製造業中,品質檢驗是競爭力的關鍵組成部分。由於長時間疲勞,目視檢查容易效率低且錯誤率高。這種效率低下的問題在快速移動的生產線上尤其嚴重,手動檢查往往無法跟上進度,從而延誤生產。
與人工智慧整合的機器視覺系統的引入顯著優化了生產線的缺陷檢測。這些系統:
- 使用工業相機擷取影像數據,並透過 RJ45 或 USB 介面傳輸。
- 即時分析和評估影像,將結果顯示在螢幕上供生產人員採取行動。
- 區分合格產品和有缺陷的產品,將後者送到維修站。
瑞傳科技 WEBS-21J0 嵌入式系統
案例研究:
- 準確度:
將機器視覺與WEBS-21J0結合,提供高精度缺陷偵測。 - 速度:
將檢測速度與生產線節奏相匹配,以便快速做出決策。 - 減少勞動力:
自動化減少對人類的依賴 - 效率:
確保穩定持續運作。 - 持續改善:
分析檢驗資料以最佳化流程並提高產品品質。
瑕疵檢測:整合於 AOI 自動光學檢測設備中
瑞傳科技 WEBS-45J3 嵌入式系統
案例研究:
自動光學檢測 (AOI) 設備使用高解析度成像和分析軟體自動進行缺陷檢測,以確保產品合規性。
AOI 設備由嵌入式系統和機器視覺提供支持,構成了先進檢測解決方案的核心。該設備包括:
- 用於影像擷取的工業相機。
- 用于实现最佳可视性的灯光。
- 用于分析和控制的软件。
- 用於計算和決策的嵌入式系統。
WEBS-45J3 與 AOI 設備的整合可提供高效、精確的缺陷檢測,為製造業提供可靠的品質保證解決方案。
結論
機器視覺的主要目標是增強自動化,同時最大限度地減少人為錯誤。它已成為製造業中自動化檢測和品質控制不可或缺的工具。機器視覺透過影像處理、特徵提取、辨識、決策、輸出等過程實現全面自動化。與人工智慧的整合進一步將其應用從製造業擴展到各個行業,從而促進創新和適應性。
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