AI maakt defectdetectie in de fabriek mogelijk

AI maakt defectdetectie in de fabriek mogelijk
In de maakindustrie is het garanderen van een hoge productkwaliteit cruciaal. Defectdetectie speelt een belangrijke rol bij het voorkomen dat defecte producten de productielijn verlaten. Dankzij de vooruitgang in AI en computer vision-technologie kunnen fabrikanten deze tools nu gebruiken om defectdetectieprocessen in hun fabrieken te verbeteren.
Een voorbeeld is het gebruik van computer vision-software op industriële pc's met Intel®-architectuur in de fabriek van een vooraanstaande bandenfabrikant. Door gebruik te maken van deep learning-algoritmen kan deze technologie beelden analyseren en defecten met hoge nauwkeurigheid en efficiëntie detecteren.
Dit is hoe het proces doorgaans verloopt:
Beeldregistratie: langs de productielijn zijn camera's geïnstalleerd die beelden van elke band vastleggen terwijl deze het productieproces doorloopt.
Data-analyse: De computer vision-software analyseert deze beelden vervolgens met behulp van deep-learningalgoritmen. Deze algoritmen zijn getraind op een enorme dataset met bandenbeelden, waardoor ze specifieke defecten of afwijkingen kunnen identificeren.
Defectdetectie: De software vergelijkt de geanalyseerde beelden met vooraf gedefinieerde criteria voor het detecteren van defecten. Als er afwijkingen of afwijkingen worden gedetecteerd, markeert het systeem de band als mogelijk defect.
Feedback in realtime: Omdat de computer vision-software draait op een op Intel®-architectuur gebaseerdeindustriële pc'sHet kan realtime feedback geven aan de productielijn. Dit stelt operators in staat om eventuele defecten direct te verhelpen en te voorkomen dat defecte producten verdergaan in het productieproces.
Door de implementatie van dit op AI gebaseerde defectdetectiesysteem profiteert de bandenfabrikant op verschillende manieren:
Verhoogde nauwkeurigheid: Computer vision-algoritmen zijn getraind om zelfs de kleinste defecten te detecteren die voor menselijke operators moeilijk te identificeren zijn. Dit leidt tot een hogere nauwkeurigheid bij het identificeren en categoriseren van defecten.
Kostenbesparing: Door defecte producten vroeg in het productieproces op te sporen, kunnen fabrikanten kostbare terugroepacties, retourzendingen of klachten van klanten voorkomen. Dit helpt financiële verliezen te minimaliseren en de reputatie van het merk te beschermen.
Verbeterde efficiëntie: Dankzij de realtime feedback van het AI-systeem kunnen operators direct corrigerende maatregelen nemen, waardoor de kans op knelpunten of verstoringen in de productielijn wordt verkleind.
Continue verbetering: Het vermogen van het systeem om enorme hoeveelheden data te verzamelen en te analyseren, vergemakkelijkt continue verbeteringsinspanningen. Het analyseren van patronen en trends in de gedetecteerde defecten kan helpen bij het identificeren van onderliggende problemen in het productieproces, waardoor fabrikanten gerichte verbeteringen kunnen doorvoeren en de algehele kwaliteit kunnen verbeteren.
Concluderend kunnen fabrikanten door gebruik te maken van AI- en computer vision-technologieën op industriële pc's met Intel®-architectuur hun defectdetectieprocessen aanzienlijk verbeteren. De fabriek van de bandenfabrikant is een uitstekend voorbeeld van hoe deze technologieën helpen bij het identificeren en verhelpen van defecten voordat producten op de markt komen, wat resulteert in producten van hogere kwaliteit en een verbeterde operationele efficiëntie.