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漏检率趋近于零!台达 AI 视觉检测解决方案高效控制瑕疵零件,大幅提拔产物良率

约稿员 科技 2021-10-30 362 1

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| -------------------------AOI 检测机情境示意图

产业 4.0 在环球制功课掀起伶俐化海潮,透过伶俐制作体系,制作流程将可大幅优化,进而提拔产线效能、下降本钱付出,在伶俐制作体系中,人工伶俐扮演了主要角色,尤其是深度进修(Deep Learning)演算法更最先被运用到产线体系中的视觉检测,疾速而精准的鉴别产物瑕疵。

机械视觉检测有用取代人眼,端赖「深度进修」

深度进修属于机械进修的范畴,其演算体式格局是透过不停反复鉴别物件取得巨大数据,再经过大批的运算让精准度不停靠近圆满,台达指出,现在深度进修已被大批运用于种种范畴,制功课的视觉检测则是个中重点运用。

【数位转型】麦当劳收购新创公司 Apprente,推动「得来速」自动化

根据TechCrunch的报导,麦当劳在周二宣布,收购对话系统的新创公司 Apprente,未来将用于「得来速的自动化」,减少顾客等待时间。

产物检测是制功课质量治理的一环,过去皆由现场功课员亲力亲为,但是人眼有其极限,检测速率与正确率会跟着功课时候拉长下降,再加上产线速率越来越快、产物体积逐步轻浮短小,后期机械视觉最先取代人眼,成为产线检测主流。

在产线中,视觉检测有四大主要功用,包含量测、辨识、定位、搜检等,而检测是一切功用中最难题的部份,因为现场职员对瑕疵的认知差异,因而即便是已然自动化的机械视觉,仍会存在因体系设定或现场品管职员差异,致使出货产物质量没法一致性的题目,要处理此一题目,台达指出深度进修将会是最好体式格局。

纯 AOI 体系将疾速消逝,连系 AI 成转型症结

将深度进修导入至产线检测,对制功课与体系供应商两头来讲,都可提拔事情效率。在运用者端,视觉检测体系能够省下大批人眼检点的本钱,机械视觉软硬体架构的准确率与推断速率,已远远超过人眼,而且设定完成后,即可长时候不间断且以一致规范的事情,将可为制功课者省下大批的人力本钱。

另外过去的机械视觉体系,每一次上线都必需不停调解设定,在伶俐制作观点中,产线必需可疾速回应定单,弹性调解临盆内容,现行机械视觉检测的繁复设定将难以满足弹性化临盆需求,深度进修架构只需事前透过练习,即可疾速上线运用,且还能自立进修,体系能够自动找出最好的 OK/NG 参数,没必要再由职员调解,在此状态下,各机台的瑕疵检测规范将可一致性,不会因品牌、运用时候的差异发生差异。

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