AI овозможува откривање дефекти во фабриката

AI овозможува откривање дефекти во фабриката
Во преработувачката индустрија, од клучно значење е обезбедувањето висок квалитет на производите.Откривањето дефекти игра значајна улога во спречувањето на неисправните производи да ја напуштат производната линија.Со напредокот на вештачката интелигенција и технологијата за компјутерска визија, производителите сега можат да ги користат овие алатки за да ги подобрат процесите за откривање дефекти во нивните фабрики.
Еден пример е употребата на софтвер за компјутерска визија што работи на индустриски компјутери базирани на архитектура Intel® во фабрика на истакнат производител на гуми.Со примена на алгоритми за длабоко учење, оваа технологија може да анализира слики и да открие дефекти со висока точност и ефикасност.
Еве како вообичаено функционира процесот:
Снимање слика: камерите инсталирани долж производствената линија снимаат слики од секоја гума додека таа поминува низ процесот на производство.
Анализа на податоци: софтверот за компјутерска визија потоа ги анализира овие слики користејќи алгоритми за длабоко учење.Овие алгоритми се обучени на огромна база на слики од гумите, овозможувајќи им да идентификуваат специфични дефекти или аномалии.
Откривање дефекти: Софтверот ги споредува анализираните слики со однапред дефинирани критериуми за откривање дефекти.Ако се детектираат какви било отстапувања или абнормалности, системот ја означува гумата како потенцијално неисправна.
Повратни информации во реално време: бидејќи софтверот за компјутерска визија работи на архитектура на Intel®индустриски компјутери, може да обезбеди повратни информации во реално време за производната линија.Ова им овозможува на операторите веднаш да ги решат сите дефекти и да ги спречат неисправните производи да продолжат понатаму во процесот на производство.
Со имплементирање на овој систем за откривање дефекти со ВИ, производителот на гуми има корист на неколку начини:
Зголемена прецизност: Алгоритмите за компјутерска визија се обучени да ги откријат дури и најмалите дефекти што може да биде тешко за човечките оператори да ги идентификуваат.Ова води до подобрена точност во идентификувањето и категоризирањето на дефектите.
Намалување на трошоците: Со фаќање на неисправни производи рано во процесот на производство, производителите можат да избегнат скапи повлекувања, враќања или поплаки од клиентите.Ова помага да се минимизираат финансиските загуби и да се зачува репутацијата на брендот.
Зголемена ефикасност: Повратните информации во реално време обезбедени од системот за вештачка интелигенција им овозможуваат на операторите да преземат итни корективни мерки, намалувајќи го потенцијалот за тесни грла или пречки во производната линија.
Континуирано подобрување: Способноста на системот да собира и анализира огромни количини на податоци ги олеснува напорите за континуирано подобрување.Анализирањето на моделите и трендовите на откриените дефекти може да помогне да се идентификуваат основните проблеми во производниот процес, овозможувајќи им на производителите да направат насочени подобрувања и да поттикнат подобрување на целокупниот квалитет.
Како заклучок, со искористување на технологиите за вештачка интелигенција и компјутерска визија распоредени на индустриски компјутери базирани на архитектура Intel®, производителите можат значително да ги подобрат процесите за откривање дефекти.Фабриката на производителот на гуми е одличен пример за тоа како овие технологии помагаат да се идентификуваат и да се решат дефектите пред производите да дојдат на пазарот, што резултира со производи со повисок квалитет и подобрена оперативна ефикасност.