استخدموا الفحص البصري المدعوم بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف العيوب وتقليل الهدر والحفاظ على جودة منتج متّسقة بسرعة الإنتاج.
الفحص البصري على نطاق واسع
يعد فحص الجودة اليدوي بطيئًا وغير متسق ومكلفًا عند أحجام الإنتاج العالية. تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية بتحليل المنتجات في الوقت الفعلي بدقة تتجاوز المفتشين البشريين للكشف المتكرر عن العيوب.
ينشر المصنعون في مجال السيارات والإلكترونيات والأغذية والأدوية رؤية الذكاء الاصطناعي لاكتشاف العيوب مبكرًا وتقليل عمليات الاستدعاء المكلفة.
كيف تعمل الرؤية AI
تلتقط الكاميرات صور المنتج على خط الإنتاج. تقوم النماذج المدربة بتصنيف العيوب - الخدوش، واختلال المحاذاة، وتغيرات الألوان، والعيوب الهيكلية - بالمللي ثانية.
يؤدي التكامل مع أنظمة PLC وأنظمة MES إلى الرفض التلقائي أو التنبيهات عندما تتجاوز العيوب العتبات.
التدريب والنشر
تعتمد دقة النموذج على جودة بيانات التدريب. ابدأ بصور مصنفة للعيوب المعروفة والمنتجات العادية، ثم قم بتوسيع مجموعات البيانات مع ظهور أنواع عيوب جديدة.
يؤدي نشر الحافة على أجهزة المصنع إلى تقليل زمن الوصول والحفاظ على بيانات الإنتاج الحساسة في مكان العمل.
العائد على الاستثمار والتحسين المستمر
تؤدي معدلات الخردة المنخفضة وعمليات الإرجاع الأقل ودورات الفحص الأسرع إلى توفير عائد استثمار قابل للقياس في غضون أشهر.
تساعد التحليلات المتعلقة بأنماط العيوب في تحديد الأسباب الجذرية لعمليات الإنتاج - مما يؤدي إلى تحسين الجودة في المراحل الأولية، وليس فقط عند الفحص.
هل تبحث عن مساعدة بخصوص AI & Intelligent Automation؟ استكشف موقعنا AI & Intelligent Automation, مَلَفّ, أو اتصل بفريقنا.