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.Met de vooruitgang van 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 die draait op op Intel®-architectuur gebaseerde industriële pc's 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.
Zo werkt het proces doorgaans:
Beeldopname: Camera's die langs de productielijn zijn geïnstalleerd, leggen beelden vast van elke band terwijl deze het productieproces doorloopt.
Gegevensanalyse: De computervisiesoftware analyseert deze beelden vervolgens met behulp van deep-learning-algoritmen.Deze algoritmen zijn getraind op basis van een enorme dataset van 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.
Realtime feedback: aangezien de computervisiesoftware op Intel®-architectuur draaitindustriële pc'skan het realtime feedback geven aan de productielijn.Hierdoor kunnen operators eventuele defecten snel aanpakken en voorkomen dat defecte producten verder in het productieproces doorgaan.
Door dit door AI ondersteunde defectdetectiesysteem te implementeren, 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 kunnen zijn.Dit leidt tot een verbeterde nauwkeurigheid bij het identificeren en categoriseren van defecten.
Kostenreductie: Door defecte producten vroeg in het productieproces op te sporen, kunnen fabrikanten dure terugroepacties, retourzendingen of klachten van klanten voorkomen.Dit helpt financiële verliezen te minimaliseren en de merkreputatie te behouden.
Verbeterde efficiëntie: Dankzij de realtime feedback van het AI-systeem kunnen operators onmiddellijk 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 gegevens te verzamelen en te analyseren maakt inspanningen voor continue verbetering mogelijk.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 kwaliteitsverbetering kunnen stimuleren.
Kortom, door gebruik te maken van AI- en computer vision-technologieën die worden ingezet op op Intel®-architectuur gebaseerde industriële pc's, kunnen fabrikanten de defectdetectieprocessen aanzienlijk verbeteren.De fabriek van de bandenfabrikant is een uitstekend voorbeeld van hoe deze technologieën defecten helpen identificeren en aanpakken voordat producten op de markt komen, wat resulteert in producten van hogere kwaliteit en verbeterde operationele efficiëntie.