AI maakt defectdetectie mogelijk in de fabriek

AI maakt defectdetectie mogelijk in de fabriek
In de productie -industrie is ervoor zorgen dat een hoge productkwaliteit cruciaal is. 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 het detectieprocessen van defecten in hun fabrieken te verbeteren.
Een voorbeeld is het gebruik van computer vision-software die wordt uitgevoerd op Intel®-architectuur-gebaseerde industriële pc's in de fabriek van een prominente bandenfabrikant. Door diepe leeralgoritmen te gebruiken, kan deze technologie beelden analyseren en defecten met hoge nauwkeurigheid en efficiëntie detecteren.
Dit is hoe het proces meestal werkt:
Afbeeldingsopname: camera's die langs de productielijn worden geïnstalleerd, beelden van elke band terwijl deze door het productieproces loopt.
Gegevensanalyse: de computer Vision-software analyseert deze afbeeldingen vervolgens met behulp van deep-learning-algoritmen. Deze algoritmen zijn getraind op een enorme dataset van bandenbeelden, waardoor ze specifieke defecten of afwijkingen kunnen identificeren.
Defect detectie: de software vergelijkt de geanalyseerde afbeeldingen met vooraf gedefinieerde criteria voor het detecteren van defecten. Als afwijkingen of afwijkingen worden gedetecteerd, markeert het systeem de band als potentieel defect.
Real-time feedback: aangezien de computer vision-software op Intel®-architectuur is gebaseerdindustriële pc's, het kan realtime feedback geven aan de productielijn. Hierdoor kunnen operators eventuele defecten onmiddellijk aanpakken en voorkomen dat defecte producten verder doorgaan in het productieproces.
Door dit AI-Enabled Defect Detection System te implementeren, profiteert de bandenfabrikant op verschillende manieren:
Verhoogde nauwkeurigheid: algoritmen voor computer vision worden getraind om zelfs de kleinste defecten te detecteren die voor menselijke operators moeilijk kunnen zijn om te identificeren. Dit leidt tot een verbeterde nauwkeurigheid bij het identificeren en categoriseren van defecten.
Kostenreductie: door het vangen van defecte producten vroeg in het productieproces, kunnen fabrikanten dure terugroepacties, rendement of klachten van klanten vermijden. Dit helpt financiële verliezen te minimaliseren en bewaart de merkreputatie.
Verbeterde efficiëntie: de realtime feedback van het AI-systeem stelt operators in staat om onmiddellijke corrigerende maatregelen te nemen, waardoor het potentieel voor knelpunten of verstoringen in de productielijn wordt verminderd.
Continue verbetering: het vermogen van het systeem om enorme hoeveelheden gegevens 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 aanbrengen en de algehele kwaliteitsversterking kunnen stimuleren.
Concluderend, door gebruik te maken van AI en computer vision-technologieën die op Intel®-architectuur-gebaseerde industriële pc's worden geïmplementeerd, kunnen fabrikanten de detectieprocessen van defect aanzienlijk verbeteren. De fabriek van de bandenfabrikant is een uitstekend voorbeeld van hoe deze technologieën helpen bij het identificeren en aanpakken van defecten voordat producten de markt bereiken, wat resulteert in producten van hogere kwaliteit en verbeterde operationele efficiëntie.