Как проводятся автоматизированные проверки в обрабатывающей промышленности?

Производители уже давно используют свои глаза, чтобы смотреть на свою продукцию, чтобы убедиться, что она хорошего качества. Они также используют свои глаза, чтобы проверить, правильно ли работают машины, на которых они работают.

Но теперь они начинают использовать интеллектуальные устройства со специальной технологией для выполнения этих тестов. Эта новая технология, называемая машинным зрением, использует глубокое обучение, чтобы сделать аналитику быстрее, дешевле и лучше. Поскольку эти тесты необходимо проводить на регулярной основе, лучше всего использовать машины, поскольку они могут выполняться автоматически.

Но как именно работает этот автоматический поиск и почему он такой классный? В этой статье мы узнаем больше о том, как устройства контролируют, и о причудливых технологиях, которые они используют. Мы также говорим о таких интересных вещах, как компьютерное зрение, машинное обучение и робототехника. Продолжайте читать, чтобы узнать больше!

Что такое автоматизированная проверка?

Автоматизированный контроль изменил способ оценки качества продукции и оборудования. Он включает в себя использование передовых машин и технологий, которые полагаются на камеры, датчики и компьютерные программы для выявления несоответствий или проблем, требующих внимания. Такой подход исключает вмешательство человека и повышает эффективность, точность и согласованность процесса. Технология автоматической проверки быстро анализирует данные для принятия обоснованных решений на основе предварительно запрограммированных параметров. В результате улучшается контроль качества, гарантируя, что продукция или оборудование соответствуют высоким стандартам, а количество ошибок и несоответствий сокращается.

Изображение: РобоДК

Автоматизированные проверки в основном используются в следующих областях:

• Автомобильные детали: в автомобильной промышленности автоматизированные проверки обеспечивают высокое качество автомобильных деталей и их правильное функционирование.
• Электронные компоненты: Здесь электронные компоненты проверяются на предмет их качества и производительности.
• Строительные материалы: здесь инспекции дважды проверяют качество и соответствие строительных материалов.
• Сырье: здесь инспекции проверяют в основном качество и чистоту сырья.
• Продукты питания: здесь инспекции обеспечивают безопасность и качество продуктов питания.
• Медицинские товары: здесь проверки гарантируют безопасность и эффективность медицинских товаров.

Понимание автоматизированных систем визуального контроля

Автоматизированные системы визуального контроля используются на производстве для замены людей-инспекторов. Тем не менее, некоторые проблемы связаны с тем, что мы полагаемся на машины, а не на человеческие глаза. Некоторые факторы, такие как форма проверяемого объекта и наличие теней, могут затруднить обнаружение дефектов автоматизированными системами. Эти проблемы необходимо учитывать в процессе проектирования систем контроля.

На точность анализа могут повлиять несколько факторов:

• Тип дефекта
• Условия освещения
• Разрешение системы
• Скорость затвора

Изучение нескольких жизненно важных и передовых технологий в области контроля качества

Когда дело доходит до обеспечения качества продукции, можно использовать множество удивительных технологий. В этой статье мы рассмотрим три самых крутых из них: компьютерное зрение , машинное обучение и робототехнику . Компьютерное зрение — это как дать машинам особый набор глаз, которые позволяют им видеть и понимать вещи. Эта технология позволяет машинам тщательно исследовать продукты и обнаруживать любые проблемы или дефекты, которые необходимо устранить.

Точно так же машинное обучение — это интеллектуальная технология, которая позволяет машинам учиться на собственном опыте, подобно тому, как люди учатся на своих ошибках. Анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности, машины могут использовать машинное обучение, чтобы еще лучше контролировать качество. Их работа заключается в том, чтобы определить, хорошо это или нет.

Робототехника предполагает использование передовых машин, способных к самостоятельному движению и действию. Они также могут помочь с контролем качества, проводя проверки и испытания продукции. Эти роботы могут свободно перемещаться, чтобы тщательно осматривать предметы и обеспечивать их соответствие стандартам.

Более того, объединяя компьютерное зрение, машинное обучение и робототехнику, мы можем добиться более быстрых и эффективных процессов контроля качества.

Связанный: Зачем использовать AI и ML для улучшения процесса ввода данных?

Какие существуют типы автоматизированных технологий контроля?

На производственных линиях в основном используются четыре типа автоматизированных визуальных проверок:

• Полуавтоматический: использует стационарный сканер и поворотный стол с приводом от двигателя для вращения контролируемого объекта. Система CAPTURE 3D Tilt & Swivel является примером полуавтоматического решения, позволяющего сканировать под разными углами.
• Автоматизированный сканирующий корпус: в этой конфигурации объект для проверки находится внутри корпуса, а система сканирования перемещается для сбора данных измерений. Серия ATOS ScanBox предлагает автоматизированные решения для измерения и контроля с различной площадью основания для размещения компонентов различных размеров.
• Совместная робототехника (коботы): это роботизированные системы, предназначенные для безопасной работы в тесном контакте с людьми. Роботизированная рука удерживает 3D-сканер, а стационарный или поворотный стол удерживает объект. GOM ScanCobot — это пример коллаборативного робота для автоматической проверки компонентов малого и среднего размера.
• Полностью автоматизирован: ATOS Scanbox BPS аналогичен автоматизированному сканирующему корпусу, но включает автоматическую загрузку объектов для пакетной и технологической проверки. Пользовательские робототехнические модули могут быть интегрированы с 3D-сканерами ATOS для создания полностью настраиваемых рабочих процессов проверки сложных или крупногабаритных компонентов и сборок.

Каковы преимущества автоматизированного процесса проверки?

Автоматизация процесса проверки имеет много преимуществ и еще более важна в высококлассных проектах. Более того, он также используется на производственных предприятиях, в лабораториях и исследовательских центрах по всему миру, помогая гарантировать высокое качество продукции.

Вот основные преимущества:

• Отсутствие ошибок: автоматизированный мониторинг надежен, поскольку он не допускает ошибок, как люди. Он использует последовательную и надежную цифровую технологию. Это означает меньшее количество ошибок и путаницы, а также более подробные отчеты по каждому опросу.
• Быстрее и лучше: автоматизированный мониторинг быстрее и эффективнее. Это можно сделать за меньшее время, так как исключаются ненужные шаги. Это ускоряет весь процесс и повышает эффективность. Это также помогает вам делать больше.
• Более ценная работа: автоматизация проверок освобождает людей, которые раньше выполняли эти задачи. При использовании этой техники можно переключить свое внимание на более важные вопросы, такие как создание решений и участие в критическом анализе. Такой подход позволяет людям продуктивно использовать свои навыки, что приводит к положительным результатам.
• Мониторинг и улучшение. Автоматизированные проверки предоставляют предприятиям объективные и достоверные данные. Эти инспекции в сочетании с другими системами могут предоставить компаниям большой объем информации, позволяя им отслеживать производственные тенденции в режиме реального времени. В результате мы можем легче обнаруживать отклонения от стандартов качества и принимать обоснованные решения для повышения общей производительности. Предприятия могут использовать эту технологию, чтобы обеспечить постоянное совершенствование своей деятельности.

Конечная нота

В конечном итоге автоматизированные проверки изменили стандарты контроля качества в обрабатывающей промышленности. Автоматизированные процессы проверки также стали еще умнее благодаря передовым технологиям, таким как машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника. Кроме того, эти машины теперь могут «видеть» и понимать сложную информацию, опираться на прошлые знания и делать выводы, аналогичные людям. Это имеет ряд преимуществ, таких как улучшенное качество продукции, более быстрые процедуры проверки и меньшее количество ошибок. Чтобы использовать истинную мощь такой инновационной технологии, мы должны использовать поддержку ИИ и надежного поставщика услуг ИИ. Итак, сегодня мы можем сказать, что работаем с чрезвычайно умными машинами для создания лучших продуктов!