Solution d'inspection par vision industrielle et de bord AI La vision industrielle convertit l'apparence, les dimensions, les caractères et l'état de l'assemblage du produit en résultats d'inspection enregistrés via une imagerie contrôlée, un traitement d'image ou des modèles AI. Les performances optiques, mécaniques, algorithmiques, de temps de cycle et d’interface du dispositif doivent être validées ensemble ; Le résultat d’un modèle hors ligne ne représente pas à lui seul l’état de préparation à la production.
| Élément de projet | Énoncé de solution |
|---|---|
| Meilleur ajustement | Pour les fabricants d'équipements et les entreprises manufacturières dans les domaines de l'assemblage électronique, de l'usinage, de l'emballage et de l'impression, de l'apparence alimentaire, du tri logistique et d'autres processus nécessitant un contrôle d'erreur, une mesure dimensionnelle, une OCR, un guidage, un comptage ou une traçabilité qualité. |
| Entrées requises | Les entrées incluent l'objet inspecté, les classes de défauts et les règles de décision, les échantillons bons et défectueux, la taille minimale du défaut, le champ de vision, la vitesse de ligne et le temps de cycle, les matériaux réfléchissants ou transparents, l'espace d'installation, les déclencheurs de caméra, les interfaces PLC/MES, les fluctuations de la lumière ambiante, les définitions de fausse détection et de fausse alarme, et la répartition des données d'acceptation. |
| Contenu de la livraison | Les livrables peuvent inclure des enregistrements d'expériences d'imagerie, des inventaires d'appareils et d'interfaces, des méthodes d'assemblage et d'étalonnage, des logiciels d'acquisition, des modèles et versions d'algorithmes, des applications de pointe, des interfaces PLC/MES, des règles d'annotation, une documentation sur les données de test, des rapports de test et des manuels de déploiement et de restauration. Les objectifs, l'éclairage, les appareils et les licences de tiers restent soumis au champ d'application convenu. |
| Comment est définie l’acceptation ? | L'acceptation détermine la version du produit, la caméra, l'éclairage, la distance d'installation, la vitesse de ligne, l'environnement et l'ensemble de test indépendant. Les mesures sont enregistrées par classe d'erreur et peuvent inclure le taux de détection, le taux de fausses alarmes, la confusion, la répétabilité, le temps de traitement par élément, la latence de bout en bout, le fonctionnement continu et la récupération. Les valeurs cibles sont convenues sur la base de tests sur échantillons et sur site. |
Utilisateurs et scénarios personnalisés
Pour les fabricants d'équipements et les entreprises manufacturières dans les domaines de l'assemblage électronique, de l'usinage, de l'emballage et de l'impression, de l'apparence alimentaire, du tri logistique et d'autres processus nécessitant un contrôle d'erreur, une mesure dimensionnelle, une OCR, un guidage, un comptage ou une traçabilité qualité.
Quelle entrée est requise pour démarrer ?
Les entrées incluent l'objet inspecté, les classes de défauts et les règles de décision, les échantillons bons et défectueux, la taille minimale du défaut, le champ de vision, la vitesse de ligne et le temps de cycle, les matériaux réfléchissants ou transparents, l'espace d'installation, les déclencheurs de caméra, les interfaces PLC/MES, les fluctuations de la lumière ambiante, les définitions de fausse détection et de fausse alarme, et la répartition des données d'acceptation.
Quels modules le système peut-il inclure ?
Le champ d'application peut inclure des essais d'objectifs et d'éclairage, des caméras industrielles et la capture de déclencheurs, l'assemblage et l'étalonnage mécaniques, l'informatique de pointe, le prétraitement d'images, les règles de décision de classification /Erkennung/Segmentierung/OCR,, les interfaces API ou de mouvement, les interfaces MES et de plateforme de qualité, l'annotation des données, la gestion des versions de modèles et la surveillance de l'exécution.
Que peut-on livrer ?
Les livrables peuvent inclure des enregistrements d'expériences d'imagerie, des inventaires d'appareils et d'interfaces, des méthodes d'assemblage et d'étalonnage, des logiciels d'acquisition, des modèles et versions d'algorithmes, des applications de pointe, des interfaces PLC/MES, des règles d'annotation, une documentation sur les données de test, des rapports de test et des manuels de déploiement et de restauration. Les objectifs, l'éclairage, les appareils et les licences de tiers restent soumis au champ d'application convenu.
Comment est définie l’acceptation ?
L'acceptation détermine la version du produit, la caméra, l'éclairage, la distance d'installation, la vitesse de ligne, l'environnement et l'ensemble de test indépendant. Les mesures sont enregistrées par classe d'erreur et peuvent inclure le taux de détection, le taux de fausses alarmes, la confusion, la répétabilité, le temps de traitement par élément, la latence de bout en bout, le fonctionnement continu et la récupération. Les valeurs cibles sont convenues sur la base de tests sur échantillons et sur site.
Limites et limites de la responsabilité
Les matériaux hautement réfléchissants, transparents, courbés ou structurés de manière aléatoire, les très petits défauts, les motifs rares et les changements fréquents de produits affectent les résultats. Le site ne promet pas de performances pour les défauts non testés. De nouveaux matériaux, des changements visuels ou des règles de décision révisées peuvent nécessiter de nouveaux échantillonnages, annotations, formations et validations.
Services et cas associés
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Questions fréquemment posées
Une ligne de production existante peut-elle être améliorée sans remplacer chaque pièce d’équipement ?
Les caméras, l'éclairage, les déclencheurs, l'automate et l'espace d'installation existants peuvent être évalués en premier. Les appareils qui répondent aux exigences d’imagerie, d’interface et de temps de cycle peuvent être réutilisés ; Des tests d'imagerie et une validation sur petit terrain définissent les modifications restantes.
Combien d’échantillons sont nécessaires pour entraîner un modèle de vision ?
Le montant dépend de la diversité des bogues, de la variation d’apparence, du déséquilibre des classes et des seuils d’acceptation. Définissez les erreurs et un plan d'échantillonnage, testez la séparabilité avec un petit ensemble de données, puis ajoutez des données en fonction des erreurs observées. Un nombre fixe d'échantillons ne peut pas remplacer la validation.
Le résultat d’une vision peut-il arrêter directement les installations de production ?
Une sortie de vision peut être une entrée dans un API ou un système de contrôle, mais les arrêts de sécurité, les verrouillages et la gestion des erreurs doivent être mis en œuvre via une logique de contrôle confirmée, des circuits de sécurité et des procédures du personnel et non via une sortie de vision unique.
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