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          2020OEM機械設計技術研討會云會議
          機器視覺

          歐姆龍丨拒絕機械化檢測!人類的經驗判斷,如今AI也能做到

            2020年08月07日  

            我們都知道,目前視覺檢測技術在工業領域的應用已經非常成熟,但是否代表著可以完完全全替代人眼了呢?答案是否定的。因為在部分的產品外觀檢測中,依然需要熟練技術人員的感性和經驗來判斷,例如判斷各種顏色和尺寸的劃痕、產品本身有很大差異時如何判定缺陷產品等。

            在如今熟練技術人員短缺和人工成本急劇上升的背景下,要全部依賴人工來做判斷,明顯是不現實的,因此各大自動化廠商紛紛加入了AI檢測的研究中,但要使其投入實際應用,必須準備大量的圖像數據供AI學習,還有AI工程師的保障、需要在現場安裝特殊的AI硬件等課題,導致至今都未能成功將AI真正地引入生產現場。

            歐姆龍敢于“先人一步”,率先將這項突破性的技術,搭載于自己的圖像處理系統中,并使其運用于實際的生產過程,讓我們共同目睹一下,究竟AI檢測,是否能夠再現人類的經驗判斷吧~

          -- 應用效果實測 --

          金屬沖壓零件的劃痕檢測

            以金屬沖壓零件的劃痕檢測為例,例如我們拍攝到的圖像為下圖所示。

            以往,需通過指定工件表面的顏色信息,或需要檢出的劃痕尺寸來對劃痕做出定義。但在有大量背景干擾的情況下,對于劃痕的定義是非常困難的,經常會出現將刻印誤判為劃痕的案例。

          -- 無法區分劃痕或干擾--

            歐姆龍搭載AI的圖像處理系統,能夠自動抽取出被推測為劃痕的部位,不通過顏色、亮度來定義,而是利用AI來抽取劃痕本身,使得穩定檢測變為可能,不再依賴于熟練技術人員的經驗判斷。

          神奇的

          AI劃痕抽取過濾

            歐姆龍的圖像處理過濾器,預先學習了“人感覺是劃痕的圖像特征”。即使沒有定義劃痕,例如用傳統方法很難自動化檢測的“不可預測的尺寸、形狀、顏色”等,AI也能判斷并抽取劃痕的特征。

            學習數據包括歐姆龍迄今為止積累的圖像,可以檢測不確定背景中的缺陷,例如加工面上的缺陷,這是傳統方法難以實現的。

            在實際生產現場,最令人頭疼的,就是明明有劃痕等產品缺陷,卻被圖像處理系統漏判,認定是良品。

            明明沒有劃痕等缺陷,卻被圖像處理系統將刻印誤判為劃痕,認定不良品。

            如此不僅增加了不良品的流出幾率,而且最終仍然要回歸至人工檢測,材料浪費與人員作業工時雙重的成本疊加,是任何一家生產廠商都無法承受的。

          無需定義和學習,可自動檢測各種劃痕

            通過AI技術,擺脫了對于人類“感性和經驗”的依賴,實實在在為生產現場帶去價值,目前包括金屬沖壓零件的劃痕檢測在內,我們還在各行業的多工藝中進行了實測,效果顯著!

            一、磨砂(噴砂)金屬表面刮擦

            二、樹脂類制品表面劃痕

            三、拉絲面上的暗色劃痕

            四、拉絲面上/存在陰影的淺色劃痕

            可以穩定地抽取以上各種材質、顏色和尺寸的劃痕(以前需要先定義劃痕),且無需進行調整。如果您已經心動了,趕緊向聯絡當地的事務所,自己親自來感受下吧~

          標簽:歐姆龍我要反饋
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