máquina de inspección visual

La moderna tecnología de visión por computadora basada en inteligencia artificial y métodos de aprendizaje profundo ha logrado avances significativos en la última década. Hoy en día, se utiliza ampliamente para la clasificación de imágenes, el reconocimiento facial y el reconocimiento de objetos dentro de imágenes. Entonces, ¿qué es exactamente el aprendizaje profundo? ¿Cómo se aplica el aprendizaje profundo en visual inspección?¿Qué es el aprendizaje profundo?El aprendizaje profundo es una rama de las técnicas de aprendizaje automático que consta de clasificadores construidos a partir de redes neuronales artificiales. El principio detrás de esto es enseñar a las máquinas a aprender a través de ejemplos. to proporcionare Ejemplos etiquetados de tipos específicos de datos para la red neuronal. El modelo extrae patrones comunes de estos ejemplos y los convierte en un modelo de red neuronal que contiene esta información, lo que ayuda a clasificar la información obtenida en el futuro.La inspección visual basada en tecnología de aprendizaje profundo puede lograr localización, diferenciación de defectos, reconocimiento de caracteres y más, simulando la inspección visual humana durante la operación. W¿Qué significa esto realmente? Por ejemplo, si queremos crear imágenes inspección software para inspeccionar baterías de litio, necesitamos desarrollar un algoritmo basado en aprendizaje profundo y entrénelo utilizando ejemplos de los defectos que deben detectarse. Con los datos de los defectos, la red neuronal finalmente los detectará sin instrucciones adicionales.Visual inspección sistemas basados en aprendizaje profundo son expertos en detectar defectos con características complejas. Pueden abordar no sólo defectos complejos de superficie y apariencia, sino también generalizar y conceptualizar la superficie de las baterías de litio.¿Qué es una red neuronal convolucional?Cuando se trata de visuales inspección Residencia en En el aprendizaje profundo, la tecnología más comúnmente mencionada es la red neuronal convolucional (CNN). Entonces, ¿qué es exactamente una CNN?Una red neuronal convolucional, o CNN, posee características especiales que retienen información espacial en la red, lo que la hace más adecuada para problemas de clasificación de imágenes. Sus principios están inspirados en datos biológicos de la visión humana, donde la visión se basa en múltiples capas corticales y cada capa reconoce información estructurada cada vez más compleja. Lo que percibimos consta de muchos píxeles individuales; luego, se reconocen las composiciones geométricas a partir de estos píxeles, seguidos de elementos más complejos, como objetos, rostros, cuerpos humanos y animales.Kojo La tecnología Imagen visual de IA inspección utiliza una red neuronal convolucional, centrándose más en cascadas de redes, diseñando diferentes métodos de redes en cascada adaptados a diferentes escenarios, que reflejan con precisión las características de la imagen para mejorar la precisión durante la visualización. inspección.Cómo integrar un visual de IA inspección ¿Sistema?01 Requisitos CaclaraciónIntegrando un visuales de IA inspección sistema Por lo general, comienza con un análisis comercial y técnico. En primer lugar, es fundamental aclarar qué tipos de defectos debe detectar el sistema y en qué condiciones ambientales se utilizará.02 Recopilación y preparación de datosAntes de desarrollar un aprendizaje profundo modelo, es necesario recopilar y preparar datos. Keye Technology ha creado una biblioteca de algoritmos rica y sólida a lo largo de más de una década de desarrollo y optimización continuos. Cuando se enfrenta a la inspección de nuevos productos, la biblioteca de algoritmos se puede aprovechar para el aprendizaje incremental/por transferencia, donde se agrega una pequeña cantidad de muestras nuevas a los resultados de la capacitación original, lo que acorta significativamente el tiempo de capacitación para nuevos productos y permite un aprendizaje rápido.03 Capacitación y EvaluaciónDespués de recolectar las nuevas muestras, el siguiente paso es entrenar, validar y evaluar el rendimiento y la precisión de los resultados del modelo.04 Implementación y mejoraAl implementar un visual inspección modelo, es crucial considerar cómo la arquitectura del sistema de software y hardware corresponde a la capacidad del modelo.Casos de aplicación de AI Visual inspección SistemasContenedores de embalaje: Adecuados para el control de calidad de productos, utilizados para detectar defectos externos como puntos negros, rebabas, espacios y números de molde.Baterías de litio: En la producción de baterías de litio, a menudo se producen defectos comunes como poros, agujeros de arena, rayones, irregularidades y soldadura inadecuada durante procesos como la soldadura de pernos de sellado y la soldadura de la cubierta superior. 

Con la rápida implementación de la tecnología de inteligencia artificial y el desarrollo continuo de la industria de los robots inteligentes, máquinas de inspección visual están desatando una vitalidad aún más fuerte. La estructura típica de equipo de inspección visual El diseño consta principalmente de cinco partes, a saber: iluminación, lentes, cámara, adquisición de imágenes y unidades de hardware informático. ¿Qué es la inspección visual?Sistema de inspección visual se refiere al uso de productos de visión artificial (es decir, dispositivos de captura de imágenes, divididos en CMOS y CCD) para convertir el objetivo capturado en una señal de imagen, que se transmite a un sistema de procesamiento de imágenes dedicado y se convierte en una señal digital basada en la distribución de píxeles. brillo, color y otra información; El sistema de imágenes realiza varias operaciones en estas señales para extraer características del objetivo y luego controla las acciones del equipo en el sitio en función de los resultados de la discriminación.  Proceso de personalización del sistema visual.1. Pruebas de softwareEl proceso cíclico de garantizar la corrección de los procesos de software y las relaciones lógicas de aplicación correctas, descubrir vulnerabilidades en el sistema, realizar modificaciones de investigación y desarrollo y verificar pruebas.2. Pruebas de hardwareRealice pruebas de confiabilidad del hardware en el propio hardware (pruebas de envejecimiento, pruebas de compatibilidad, pruebas de tasa de fallas) y el entorno para determinar si el software puede ejecutarse en múltiples entornos de configuración de hardware.3. Prueba de depuración conjuntaPruebe la función de depuración conjunta de software y hardware para verificar la exactitud de la lógica de comunicación de señales eléctricas y de software, la fuente de luz, la cámara y otras funciones de activación de hardware como fotografía y escaneo, así como las estadísticas de los resultados de detección.4. Prueba de modelo Centrarse en las pruebas funcionales, las pruebas de rendimiento, la evaluación de los indicadores del modelo y el análisis de los resultados de los indicadores del modelo.  ¿Cómo realizar pruebas del sistema de inspección visual?Requerimientos del clienteTipo de aplicación: comprenda de manera precisa y detallada los cambios en los estándares de prueba de productos, las dimensiones externas y otros factores que afectan las pruebas, y evalúe preliminarmente si pueden cumplir con los requisitos.Requisitos de etapa: demandas de los clientes sobre eficiencia de inspección visual, cuantificando el tiempo requerido para los pasos de inspección visual.Requisito de precisión: controlar la precisión de la detección de defectos del producto.Espacio de instalación: Confirme si existen restricciones en la instalación de equipos visuales en el entorno del sitio. Cdiseño conceptualAnálisis de requisitos: Organice los requisitos clave del cliente y analice su viabilidad.Diseño de hardware: Selección de plataforma del sistema visual, cámara, lente y fuente de luz.Diseño de software: utilice software visual de terceros o desarrolle software de procesamiento visual de forma independiente.Verificación de viabilidad: configure entornos de software y hardware, personalice las interfaces de interacción persona-computadora y realice pruebas preliminares para determinar si pueden satisfacer las necesidades del cliente. Implementación de algoritmosDesarrollo de plataforma en la nube: recopile imágenes de muestra de defectos de productos, cargue y almacene imágenes, seleccione imágenes, anote, cargue, entrene, pruebe, optimice y aplique. 

Implementando sistemas de inspección visual se ha convertido en la primera opción para que las empresas manufactureras transformen la inspección de calidad y mejoren la calidad del producto. Sin embargo, las empresas que no están familiarizadas con los equipos de inspección visual suelen tener ciertos malentendidos sobre el valor de los mismos. equipo de inspección visual a la hora de elegir. Hoy resumiremos varios tipos de problemas que enfrentan las empresas sobre cómo elegir máquinas de inspección visual y sistemas.     Pregunta: ¿Si una máquina puede inspeccionar todos los productos? No, no es posible. Si una empresa quiere comprar un conjunto de equipos de inspección visual de IA para probar todos sus productos, no es factible en esta etapa.   Aunque el equipo de inspección visual de IA es compatible, tiene una variedad de requisitos para las especificaciones del producto. Actualmente, muchas empresas manufactureras tienen una amplia gama de productos, y productos con diferentes materiales, formas y tamaños requieren diferentes fuentes de luz, cámaras y algoritmos.     La detección visual de imágenes Keye AI tiene cierto grado de compatibilidad, pero los dos productos difieren mucho y también es difícil lograr una compatibilidad completa. El equipo de inspección visual de tapas de botellas es compatible con dos productos con una diferencia de altura no mayor a un tercio y una diferencia de ancho no mayor a la mitad, y no existen tapas irregulares. Si la diferencia de altura o ancho es demasiado grande, el uso del mismo equipo para la inspección afectará la calidad final de la fábrica. Son necesarias soluciones personalizadas basadas en las características del producto para garantizar la calidad de fábrica del producto.     Pregunta: ¿Establecer estándares de prueba excesivamente altos conducirá a una tasa de rendimiento baja? Sí. Algunas empresas fabricantes, al comprar sistemas de inspección por visión, no establecen requisitos de inspección basados en la situación real y los estándares de aceptación de la empresa, sino que utilizan estándares teóricos para desarrollar estándares de inspección. Finalmente, durante la depuración y ejecución, se descubrió que la tasa de rendimiento era demasiado baja y que el sistema de inspección visual no era lo suficientemente preciso. De hecho, este tipo de problema se debe al uso de estándares ultraaltos inútiles. Las empresas deben desarrollar estándares de prueba basados en situaciones reales, aumentar los elementos de prueba de manera adecuada para mejorar los estándares de prueba, mejorar la calidad del producto y mantener la competitividad en el mercado.   Pregunta: ¿El valor de los sistemas de inspección visual sólo se refleja en la reducción de los costos laborales? No, no es. Un conjunto de equipos de inspección visual de IA no solo ahorra costos laborales, sino que también reduce los costos operativos de las empresas. Para mejorar la eficiencia, las empresas suelen optar por equipos automatizados para reemplazar la mano de obra, lo que no sólo mejora la capacidad y la calidad de producción, sino que también reduce los costos operativos. Equipo de inspección visual de imágenes de IA de Keye en una sola línea de producción puede ayudar a las empresas a ahorrar entre 3 y 5 miembros del personal de inspección y garantizar estándares uniformes de calidad del producto, mejorando el reconocimiento de la empresa por parte de los clientes. En términos de costos operativos, la detección visual de imágenes de IA de Keye ha desempeñado un papel más importante. Por ejemplo, la inspección visual de las botellas puede vender directamente productos calificados después de la inspección, y los productos defectuosos que se han eliminado se pueden procesar o reutilizar. El valor del producto se puede diversificar y maximizar.       Pregunta: ¿Se puede utilizar un sistema visual para alta producción? Se sugiere utilizar, pero depende de la situación comercial de la empresa. De hecho, una producción grande es más adecuada para elegir un sistema de inspección visual. Desde la estrategia de desarrollo a largo plazo de las empresas, las pruebas manuales tienen una velocidad limitada, baja eficiencia y son más adecuadas para utilizar equipos automatizados para pruebas en grandes cantidades. Aunque algunos productos individuales tienen un valor bajo, el uso de la inspección visual manual puede resultar en inspecciones falsas o omitidas. Si los productos se encuentran en manos de empresas transformadoras y no cumplen con los estándares, estas pueden optar por devolverlos, causando ciertas pérdidas a la empresa. Con el tiempo, esto no favorece el desarrollo a largo plazo de la empresa. Por lo tanto, cuando el volumen de producción de los productos de la empresa es grande, se recomienda elegir equipos de inspección visual. Una inversión puede beneficiar a la empresa durante toda la vida.     Por lo tanto, la elección de equipos de inspección visual de IA por parte de las empresas no es una manifestación directa de alta calidad. Solo haciendo un uso razonable de los sistemas de inspección visual de IA para controlar la calidad del producto y eliminar eficazmente la salida de productos defectuosos podremos evitar quejas de los clientes finales y ganarnos su confianza en la empresa.    

Algoritmo de IA de alta precisión que cumple con cientos de escenarios de subdivisiónDefecto de apariencia del producto InspecciónSe utiliza principalmente para defectos de apariencia del producto. sistema de inspección visual en el ámbito industrial, incluyendo puntos negros, rayones, daños, objetos extraños, decoloración, deformación, especificaciones, tercera fase, códigos de barras de productos EAN, etc.Ámbito de aplicaciónInspección por visión artificial para tapas de botellas, cuerpos de botellas, preformas de botellas, envases de vasos, llenado, codificación de spray (faltante, borrosa, sin código de spray), envases de alcohol, recipientes, envases farmacéuticos; Telas no tejidas, telas de tierra, telas vaqueras, telas bordadas; Condensadores, pantallas de iluminación, componentes electrónicos, cubiertas de blindaje, conectores; Kit de autoprueba de COVID-19, guantes, vaso medidor, jeringa, varilla de prueba de embarazo, etc.Análisis de calidad del grano.Soluciones automatizadas, basadas en información e inteligentes para análisis de granos incompletosLa serie KVS-G clasificadora de calidad de grano Consta de un sistema visual, un sistema de software y otras estructuras de módulos. Cuando el grano entra en el campo de visión de la cámara, se fotografía y las características de un grano completo se obtienen de forma exhaustiva mediante algoritmos de registro. Los algoritmos de inteligencia artificial se utilizan para el reconocimiento de atributos a fin de determinar si existen problemas como manchas de enfermedades, moho, brotes, daños y erosión por insectos.Ámbito de aplicaciónAnálisis de calidad de productos agrícolas estables como arroz, maíz, trigo, semillas de melón, piñones, madera de almendro, granos de café, etc., clasificados y contabilizados según normas nacionales, separados y pesados (opcional) para diferentes tipos. Reciclaje de recursosBasándose en la clasificación de algoritmos de IA, el algoritmo de coincidencia de plantillas, el algoritmo de preprocesamiento de datos y otras tecnologías, Keye Technology puede identificar con precisión los materiales que los clientes necesitan clasificar entre materiales mezclados, apilados, adhesivos, dañados y densos, y clasificarlos con precisión.Ámbito de aplicaciónClasificación de residuos de construcción, residuos de cocina, residuos industriales, plásticos reciclados, residuos domésticos, etc.