inspección por visión artificial

Al encontrar defectos en botellas, tapas, pajitas, etc.¿Qué métodos de prueba conoces?¿Reconocimiento del ojo humano? caza de fugas?¿Pero sabías que este método tiene una tasa de detección falsa muy alta?¿Existe un método de detección seguro y eficiente?Un grupo de pioneros innovadores ha encontrado la respuestaDetección visual de defectos por IADe la verificación manual a la inspección visual tradicional y luego a la IA, la revolución de la tecnología de detección de defectosAntes de Inspección visual de defectos con IA Cuando se desarrolló el esquema, la detección de defectos en los envases, como puntos negros, suciedad, bordes rebajados y materiales faltantes en las botellas de bebidas, se basó principalmente en la inspección manual. Ante un trabajo repetitivo de alta intensidad, la inspección manual inevitablemente conduce a errores y, cuando surgen nuevos problemas de defectos, es difícil para las personas identificarlos de manera efectiva y rápida.Sin embargo, el entorno del mercado es ferozmente competitivo e incluso el 0,1% de los defectos del producto no están permitidos. Para garantizar una alta calidad de los productos en producción, se deben utilizar soluciones de detección de defectos más eficientes. Frente a la demanda urgente del mercado, Keye Technology se ha centrado en campos segmentados en la última década y ha desarrollado con éxito soluciones diversificadas de detección visual de defectos mediante IA, liderando el mundo en tecnología de detección de defectos. KeyeTech, un socio profesional en campos de visión segmentadosEn comparación con las soluciones de detección tradicionales, Keye adopta la detección visual de defectos por IA. Ante nuevas necesidades de detección de defectos, no es necesario sustituir el equipo. En cambio, es necesario muestrear, etiquetar y entrenar los nuevos defectos, y los datos se cargan en la plataforma en la nube para desarrollar plantillas de detección. Cuando está en uso, se pueden recuperar las plantillas de detección correspondientes para garantizar una producción estable. Además de tener funciones de detección como puntos negros, suciedad, rebabas, materiales faltantes y números de modelo de fábrica, el Equipo de detección visual de defectos Keye AI También puede contar y procesar productos calificados. Al mismo tiempo, también es compatible con la detección de defectos de diferentes tamaños de tapas de botellas, logrando un trabajo verdaderamente eficiente con un solo dispositivo.  Hoy en día, más de 2000 empresas en todo el mundo utilizan el equipo de detección visual de defectos mediante IA de Keye. Detrás de este logro no sólo se encuentra el resultado de la búsqueda definitiva de tecnología por parte de Keye, sino también un reflejo del fuerte sentido de responsabilidad social de KeyeTech.Obtenga más videos de KeyeTech en Youtube. 

Actualmente existen tres métodos de inspección en la producción de envases de plástico. La primera es la inspección manual tradicional, que detecta defectos en el producto mediante la observación ocular. El segundo es la inspección por visión artificial, que se basa en algoritmos tradicionales. El tercero es el último. Sistema de inspección visual con algoritmo de IA. Con los crecientes requisitos de calidad para los productos de embalaje en la industria global, la eficiencia de la inspección de defectos también será más estricta. A continuación compararemos varios métodos de prueba existentes, que ayudarán a las personas a encontrar el método de prueba adecuado para cumplir mejor con los requisitos de calidad y reducir los costos operativos de la empresa.  Debido a factores subjetivos, baja eficiencia y susceptibilidad a la fatiga, la inspección visual manual no puede garantizar la eficiencia y la estabilidad a largo plazo.Algoritmos tradicionales inspección de la visión Tiene muchos parámetros y depende en gran medida del personal de depuración profesional. Poca adaptabilidad, alta tasa de detección falsa y al mismo tiempo garantiza la precisión de la detección, lo que resulta en una baja eficiencia de detección.Aprendizaje profundo Sistema de inspección por visión AI permite a las máquinas aprender los patrones inherentes y los niveles de representación de los datos de muestra, lo que les permite tener la capacidad de analizar, aprender y razonar lógicamente como los humanos. Excelente rendimiento y estabilidad a largo plazo, con precisión de detección eficiente.  Humano La inspección visual tiene una tasa de reconocimiento de colores relativamente baja, que se ve fácilmente influenciada por la psicología humana y no se puede cuantificar. Luego, se puede cuantificar la discriminación de color por detección automática. Por ejemplo, los ojos humanos solo pueden reconocer 64 escalas de grises y las máquinas tienen una gran capacidad de reconocimiento de escalas de grises. Actualmente, generalmente se utilizan 256 niveles de escala de grises y el sistema de adquisición puede tener niveles de escala de grises como 10 bits, 12 bits y 16 bits. La resolución de los ojos es pobre y no pueden ver objetivos pequeños con alta resolución. Las máquinas pueden observar objetivos a nivel micrométrico, pero el ojo humano tiene una velocidad de observación lenta. La persistencia visual de 0,1 segundos dificulta que el ojo humano vea con claridad objetivos que se mueven rápidamente. Por otro lado, las máquinas tienen una velocidad rápida, con un tiempo de obturación de aproximadamente 10 microsegundos y una velocidad de cuadro de cámara de alta velocidad de más de 1000. La velocidad del procesador es cada vez más rápida y el alcance del ojo humano es estrecho. Los dispositivos de luz visible en el rango de 400 nm a 750 nm tienen un amplio rango de detección, que va desde espectros ultravioleta hasta infrarrojos. La inspección visual humana tiene poca adaptabilidad al medio ambiente y existen muchas situaciones que pueden causar daño a las personas. La inspección por visión artificial tiene una gran adaptabilidad al medio ambiente y también se pueden agregar dispositivos de protección. La detección del ojo humano tiene poca precisión y no se puede cuantificar. Visión de máquina Tiene alta precisión y puede alcanzar el nivel micrométrico, lo que facilita su cuantificación. Depender de la detección humana también tiene otra subjetividad, influencia psicológica y fatiga.  A partir de los datos y análisis anteriores, se puede ver que reemplazar la inspección visual humana con inspección por visión artificial será una tendencia, especialmente con el continuo aumento de los costos laborales en todo el mundo. Ya sea desde la perspectiva de los costos de producción, los estándares de gestión o la eficiencia de la detección, la nueva generación de Inspección visual del algoritmo de IA se verá favorecido por el mercado. Actualmente, el sistema de inspección visual respaldado por la última generación de algoritmos de IA de clave ha sido cada vez más reconocida por más clientes en los mercados nacionales e internacionales, y se ha convertido en una empresa líder en las industrias de botellas de plástico, tapas, impresión y otras. Al mismo tiempo, ha desempeñado un buen papel a la hora de promover el aterrizaje real de la inteligencia artificial en el mercado de la inspección de envases.  

Inspección por visión artificial es una rama de la inteligencia artificial (IA) en rápido desarrollo. Según las definiciones de visión artificial del División de Visión Artificial de la Sociedad de Ingenieros de Manufactura (SME) y la División de Visión de Automatización de la Asociación de la Industria de la Robótica (RIA), la visión artificial es un dispositivo que recibe y procesa automáticamente una imagen de un objeto real a través de dispositivos ópticos y sensores sin contacto para obtener la información requerida o controlar el robot. movimiento. En pocas palabras, la visión artificial consiste en utilizar máquinas en lugar de ojos humanos. La visión artificial simula los ojos para la adquisición de imágenes, extrae información mediante el reconocimiento y procesamiento de imágenes y finalmente completa la operación a través del dispositivo de ejecución. Tradicional tecnología de inspección por visión artificial requiere representar datos como un conjunto de características o ingresarlos en un modelo de predicción para obtener resultados de predicción. Esto requiere completar acciones específicas, lo que dificulta la adaptación a futuras necesidades de producción flexible, especialmente en escenarios donde los tipos de defectos son complejos, sutiles y el ruido de fondo es cada vez más difícil de aplicar.  Después de estar equipada con una función de aprendizaje profundo de IA, la visión artificial convierte las características de los datos originales en una representación de características más abstracta y de nivel superior a través de una transformación de características de varios pasos, y las ingresa en la función de predicción para obtener el resultado final.  La visión artificial basada en el aprendizaje profundo puede combinar la eficiencia de la visión artificial con la flexibilidad de la visión humana en un estado ideal, completando así la detección en entornos cada vez más complejos, especialmente cuando involucran desviaciones o entornos extremos, cumpliendo con los estrictos requisitos de downstream para la precisión de los defectos y universalidad.