Çin'deki bir uç platform, montajın eksiksizliğini ve eksik parça denetimini nasıl destekliyor?

Teknik makale

Çin uç bilişim platformu, üretim sahasında görüntü alımı, inceleme alanı yönetimi, montaj farkı belirleme, sonuç kaydetme ve ekipman arayüzü etkileşimini tamamlayabiliyor. Sistemin gerçek işyerlerinde kullanılıp kullanılamayacağı yalnızca algoritmanın onu tanıyıp tanıyamayacağına değil, aynı zamanda görüntüleme koşulları, iş parçası konumlandırması, tetikleme süresi, istisna yönetimi ve kabul verilerinin kapalı bir döngü oluşturup oluşturmadığına da bağlıdır.

Huawei Ascend Atlas Sonraki komple makineler, Çin kameraları, lensleri, ışık kaynakları, I/O ve tamamen Çin yerelleştirilmiş yönde resmi projeler için kullanılabilecek bir yazılım ortamıyla donatılacak.

Çin uç bilişim düzeneğinin görsel denetimi nedir?

Bu tür bir sistem, üretim sahasındaki bir Çin bilgisayar platformunda görüntü yakalama, algoritma değerlendirmesi ve iş istasyonu etkileşimini kullanır. Amaç, bir parçanın mevcut olup olmadığını, doğru modele veya oryantasyona sahip olup olmadığını ve önceden tanımlanmış bir montaj konumu için kritik alanlarda tespit edilebilir sapmalar veya anormallikler olup olmadığını belirlemektir.

"Çin uç bilgi işlem platformu" bilgi işlem ve dağıtım formunu açıklar; "Montaj bütünlüğü ve hatalı ve eksik montajların tespiti" iş görevlerini tanımlar. Projenin hala tespit nesnelerine göre kameraları, lensleri, ışık kaynaklarını, algoritmaları ve sensörleri seçmesi gerekiyor. Fizibilite yalnızca bilgi işlem platformunun adına göre değerlendirilemez.

Neden iş istasyonu tarafında algılamayı kullanmalısınız?

İş istasyonu tarafındaki dağıtım, haritalama ve değerlendirmeyi yerel olarak tamamlayabilir; bu da tetikleme sinyalleri, ses ve ışık komutları, PLC veya diğer kontrol cihazlarıyla net bir etkileşimli ilişkinin oluşmasını kolaylaştırır. Görüntülerin sunucuya yüklenip yüklenmeyeceği, ne kadar süre saklanacağı ve bunlara kimin erişeceği projenin veri politikasına göre belirlenmelidir.

Edge dağıtımları otomatik olarak düşük gecikme süresi, yüksek güvenlik veya çevrimdışı kullanılabilirlik anlamına gelmez. Projenin aslında uygun sonuçlara varmak için tek keşif süresini, eşzamanlı görevleri, bellek kullanımını, ağ bağlantı kesme davranışını ve izin yapılandırmasını ölçmesi gerekiyor.

Sistem hangi parçalardan oluşur?

Tipik bir Çin montaj görsel inceleme sistemi aşağıdaki parçaları içerir:

Çin uç bilgi işlem ekipmanı: devam eden koleksiyon, algoritmalar, arayüzler ve arayüz hizmetleri;
Çin endüstriyel kameraları: Tetikleme koşullarına göre iş parçası görüntüleri elde edin;
Çin mercekleri ve ışık kaynakları: tekrarlanabilir ve ayırt edilebilir hedef özellikleri oluşturur;
Tanıma yazılımı: referans görüntüsünü, yatırım getirisini, eşikleri, görevleri ve kullanıcı işlemlerini yönetir;
Algoritma modülü: referans grafik karşılaştırması, kural belirleme veya model gerekçelendirme gerçekleştirin;
Çince G/Ç, PLC veya Denetleyici: yerinde aktarma, tetikleme, PASS, FAIL ve anormal durum;
Sonuç depolama: ilişkili zaman, görev, yapı tanımlaması, karar ve kanıt görüntüsü;
Çalıştırma ve bakım mekanizması: Günlükleri, konfigürasyon yedeklemesini, sürüm güncellemesini ve geri almayı destekler.

Web sitesinin ürün reçetesinin tamamını açıklamasına gerek yoktur, ancak resmi uygulamada işbirliğine dayalı hata ayıklamayı ve kabulü tamamlamak için gerçek cihaz ve yazılım sürümleri kullanılmalıdır.

Montaj hatası tespiti nasıl çalışır?

1. Kararlı görüntüleme koşulları oluşturun

Öncelikle görüş alanını, çalışma mesafesini, hedef pikselleri, pozlamayı ve ışık kaynağı açısını belirleyin. Otomatik pozlamayı veya ortam ışığındaki değişikliklerin aynı iş parçasının farklı görüntülerine neden olmasını önlemek için üretim çalışmaları sırasında kamera parametreleri kontrol edilmelidir.

2. Referans görüntüsünü ve algılama alanını tanımlayın

Referans görüntüsü oluşturmak için nitelikli iş parçasını kullanın, ardından vidalar, konektörler, etiketler, kablo demetleri, tokalar veya diğer önemli yerler için ROI'yi yapılandırın. Her yatırım getirisi benzersiz tespit nesnelerine ve değerlendirme kurallarına karşılık gelmelidir.

3. Algoritma değerlendirmesi yapın

Sabit istasyonlar ve konum değişiklikleri küçük olduğunda referans çizimler, şablonlar, renkler, kenarlar veya geometrik kurallar kullanılabilir. Kategoriler, pozlar veya arka planlar önemli ölçüde değiştiğinde sınıflandırma, tespit veya segmentasyon modelleri değerlendirilebilir.

4. Yorumlanabilir sonuçların çıktısı

Sonuç yalnızca PASS veya FAIL olmamalıdır. Sistem ayrıca doğrulama ve izlenebilirliği kolaylaştırmak için hata alanını, kural adını, puanı veya eşiği, orijinal görüntüyü veya kanıt görüntüsünü ve gerekli istisna nedenlerini de saklamalıdır.

5. İş istasyonu süreciyle bağlantılı

Test sonuçları PLC, güvenlik kontrol sistemi veya yerinde proses ile kapsamlı bir şekilde işlenir. Görüntü yazılımı karar sinyalleri sağlayabilir ancak cihazın kapatılması, müdahale edilmesi veya insan güvenliğiyle ilgili eylemlerin risk değerlendirmeli kontrol mantığı tarafından ele alınması gerekir.

Geleneksel görme ve öğrenme algoritmaları arasında nasıl seçim yapılır?

Geleneksel görüş, net özelliklere, sabit konumlara ve sınırlı sayıda örneğe sahip görevler için uygundur. Geliştirme ve yorumlama maliyetleri genellikle daha yönetilebilirdir. Öğrenme modelleri, birçok kategoriye sahip görevler, büyük görünüm değişiklikleri veya karmaşık işlevlerin öğrenilmesini gerektiren ancak eğitim verileri, model dağıtımı, arayüz erişimi ve tutarlılık kontrolü gerektiren görevler için uygundur.

Şu anda Huawei Ascend Atlas 200I DK A2 üzerinde Winge Technology montaj inceleme yazılımı ve algoritma uygulamaları çalışmakta olup, kameraların, standart görüntülerin, ROI kurallarının, inceleme sonuçlarının ve sürüm geri alma bağlantılarının doğrulanması tamamlanmıştır. Belirli projeler için örnek ve tespit hedefine göre referans görüntü karşılaştırmaları, kontrol algoritmaları veya öğrenme modelleri seçilebilir.

Atlas 200I DK A2 çözüm doğrulamada nasıl bir rol oynuyor?

Atlas 200I DK A2, geliştiricilere yönelik Ascend AI geliştirme kitidir. Resmi ürün özelliklerine göre, AI işlemcisi 8 TOPS INT8 veya 4 TFLOPS FP16 bilgi işlem gücünü destekler ve 4 GB bellek sağlar. Bu parametre platform özelliklerini tanımlamak için kullanılır ve bu projenin uygun uygulama performansına ulaştığı anlamına gelmez.

Geliştirici kiti, uygulama yapısını, kamera erişimini, arayüzü, algoritma arayüzünü ve dağıtım yöntemini kontrol etmek için uygundur. Resmi ticari projeler aynı zamanda resmi yazılım kullanım beyanına ve hedef cihazlara dayalı olarak ticari donanımı, sürücüleri, aygıt yazılımını ve işletim ortamını da doğrulamalıdır.

Saf bir yerelleştirme planı için neyin onaylanması gerekiyor?

Yalnızca yerelleştirme uygulaması, Malzeme Listesinin açıklanmasını gerektirmez ancak proje içinde aşağıdaki onayın tamamlanması gerekir:

Bilgisayar platformunun, kameranın, lensin, ışık kaynağının ve G/Ç'nin gerçek konfigürasyonu;
Üçüncü taraf işletim sistemleri, sürücüler, çalışma zamanları ve bağımlılıkların kaynakları ve lisansları;
Kamera arayüzü, tetikleme yöntemi, saha protokolü ve iş istasyonu zamanlaması;
Örnek aralığı, test öğeleri ve izin verilen görünüm değişiklikleri;
İstisnalar, ağ kesintileri, elektrik kesintileri ve ekipman kesintileriyle ilgilenmek;
Sürüm yükseltme, veri yedekleme, günlük tutma ve geri alma yöntemleri.

Tüm sistemin ortak hata ayıklaması ve kabulü tamamlanmadan önce, "tamamen Çince yerelleştirilmiş sistem tamamlandı" yerine önceden "tamamen Çince yerelleştirilmiş plana göre uygulandı" veya "Çince konfigürasyonu kullanılıyor" kullanılması önerilir.

Böyle bir çözüm için hangi senaryolar uygundur?

Elektronik bileşenler üzerindeki konektörlerin, vidaların, çıtçıtların ve etiketlerin incelenmesi;
Mekanik düzeneklerin parça mevcudiyeti, hizalanması ve konum testi;
Kablo demetinin takılmasını, rengini, yönünü ve bağlantı durumunu kontrol etme;
Paketlemeden önce komple aksesuar seti ve görünüm kontrolü;
Denetim kanıtlarının sahada kaydedilmesi gereken montaj yerleri.

Şeffaf, son derece yansıtıcı, esnek, yüksek hızlarda hareket eden veya yüksek oranda gizlenmiş nesneler, ilk görüntüleme ve örnek doğrulamayı gerektirir ve algılama sonuçları yalnızca sahne adına göre garanti edilemez.

Proje başlamadan önce müşterinin ne sağlaması gerekiyor?

Müşteriler en azından aşağıdakileri sağlamalıdır:

Test edilen ürünler, montaj süreçleri ve hata türleri;
Nitelikli numuneler, kusurlu numuneler ve limit numuneler;
işyeri alanı, ritim, görüş alanı ve ortam aydınlatma koşulları;
Mevcut PLC, I/O, MES veya diğer arayüz gereksinimleri;
Orijinal görselin kaydedilmesinin gerekli olup olmadığı, saklama süresi ve erişim hakları;
Kabul göstergeleri, istatistiksel kalite ve yeniden test etme kuralları.

Gerçek kusur numunelerinin eksikliği durumunda, öncelikle küçük ölçekli bir yerinde doğrulama tasarlanabilir ancak referans görüntü gösteriminin sonuçları, nihai kabulün yerine kullanılamaz.

Çin kenar montajı görsel denetim sistemi nasıl kabul edilir?

Kabul için, nitelikli ürünlerin yanlış pozitiflerini, hatalı ürünlerin tespit edilememesi, tespit edilememesi ve sistem anormalliklerini ayrı ayrı saymak için geliştirme ve parametre ayarlama sürecinden bağımsız bir numune seti kullanılmalıdır. Ayrıca sürekli çalışma süresini, tek algılama süresini, tetikleyici tutarlılığını, kanıt bütünlüğünü, bağlantı kesme kurtarmayı ve sürüm geri alma sonuçlarını kaydetmek de gereklidir.

Doğruluk, yanlış tespit oranları ve atımlarda örnek sayısı, hata türleri, edinim koşulları ve istatistiksel yöntemler de dikkate alınmalıdır. Hiçbir test verisi mevcut değilse, "yüksek doğruluk", "yanlış tespit yok" veya "gerçek zamanlı tespit" gibi tanıtım sonuçları kullanılmamalıdır.

SSS

Çin uç bilişim platformlarının yapay zeka modellerini kullanması gerekiyor mu?

Gerekli değil. Sabit konumlara ve net farklılıklara sahip görevler, geleneksel vizyonları kullanabilir; Karmaşık sınıflandırma, tanıma veya segmentasyon görevleri, öğrenme modelinin yeniden değerlendirilmesine yol açar. Algoritmanın rotası örnekleme ve kabul metrikleriyle belirlenmelidir.

Tamamen yerelleştirilmiş bir planın ürün reçetesinin tamamını açıklaması gerekiyor mu?

Gerek yok. Web sitesi, proje aşamasında yerelleştirme ve uygulama yöntemlerinin kapsamını açıklayabilir ve belirli marka, model ve teslimat bilgilerini doğrulayabilir. Tüm sistemin ortak hata ayıklamasının gerçek konfigürasyona göre tamamlanması gerekiyor.

Görsel sonuçlar cihazın kapanmasını doğrudan kontrol edebilir mi?

Görsel sonuçlar kontrol sistemine girdi olarak kullanılabilir. Kritik kapatmalar ve güvenlik önlemleri, diğer koşullar, izolasyon devreleri, arıza modları ve yerinde risk değerlendirmesiyle birlikte PLC veya güvenlik kontrol sistemi tarafından ele alınmalıdır.

Mevcut tespit yazılımı halihazırda Huawei Ascend Atlas platformunda çalışıyor mu?

Zaten koşuyorum. Mevcut sürüm, Atlas 200I DK A2'de yazılım ve algoritma uygulamasının kurulumunun yanı sıra kamera erişimi, ROI kuralları, sonuç kaydı ve sürüm geri alma doğrulamasını da tamamladı.

Tanıma doğruluğu doğrudan belirlenebilir mi?

Numuneler ve çalışma koşulları olmadan verilemez. Doğruluk oranı, müşteri tarafından onaylanan bağımsız test koleksiyonuna göre hesaplanmalı ve hatalı pozitifler, kaçırılan tespitler, belirsiz ve anormal numunelerle başa çıkma yöntemleri de açıklanmalıdır.

Resmi bilgiler ve gerçek kaynaklar

Huawei Ascend: “Atlas 200I DK A2 Geliştirici Kitini Başlatın”

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/pd/pd_0001.html

Huawei Ascend: “Atlas 200I DK A2 temel özellikleri”

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/pd/pd_0004.html

Huawei Ascend: “Atlas 200I DK A2 Yazılım Kullanım Beyanı”

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/qs/qs_0018.html