Визуальный контроль (4 бренда, 0 товаров)

Купить Визуальный контроль в компании Олниса можно оптом или в розницу. Доставим Визуальный контроль в любой регион России. Можем предложить точный аналог. Работаем напрямую с производителем, не используя посредников.

Методы визуального контроля на производстве

В промышленном производстве обнаружение дефектов и аномалий имеет решающее значение для поддержания стандартов качества. Во многих случаях люди-инспекторы привыкли осматривать продукцию, сходящую с производственной линии. Однако с появлением машинного обучения и искусственного интеллекта теперь можно использовать пользовательские модели для обнаружения дефектов и аномалий в изображениях. В этом сообщении блога мы рассмотрим использование машинного обучения для визуального контроля и обсудим некоторые преимущества, которые оно предлагает производителям. 

Традиционный контроль на производственных линиях

С начала индустриальной эпохи производители использовали различные методы для контроля качества процессов и продуктов на сборочной линии. Эти методы - до относительно недавнего времени - должны были включать людей. Но с постепенным увеличением объемов производства и растущим спросом, естественно, становится все труднее контролировать качество и выявлять проблемы на сборочной линии. Инспекторам было бы трудно иметь дело с таким большим количеством продуктов, что повлияло бы на результаты. Монотонность такой задачи не помогает, вызывая усталость и увеличивая вероятность ошибок.

Внедрение автоматизации для обнаружения аномалий

Автоматизация стала прорывом для производителей, позволив им значительно увеличить объемы производства без ущерба для стандартов качества. Внезапно они смогли автоматизировать большую часть производственного процесса, включая наиболее подверженные ошибкам задачи, такие как обнаружение дефектов и аномалий. Но искусственный интеллект изменил правила игры, заменив запрограммированные, плохо адаптивные на гибкие, самообучающиеся и самосовершенствующиеся.

Машинное обучение и компьютерное зрение для помощи в обнаружении аномалий

Визуальный мониторинг в его наиболее традиционной форме имеет много ограничений, самым большим из которых является относительно медленная реакция. Как только машина обнаруживает аномалию или дефект, она может вызвать автоматическую реакцию, тогда как без ИИ эти действия должны выполняться вручную. В производстве, где каждая секунда на счету, это контрпродуктивно. В частности, в фармацевтике одна относительно небольшая проблема может повлиять на всю партию, что приведет к огромным потерям.

Другое дело — постоянство гарантии качества. Благодаря автоматизированным средствам все данные о дефектах и ​​аномалиях остаются в системе. Машина может делать выводы из них, постоянно совершенствуя свои возможности обнаружения. Тогда как в случае традиционного метода обнаружения дефектов и аномалий эффективность контроля качества может резко упасть при любой кадровой перестановке, а значит, и затратах.

Компьютерное зрение на основе ИИ, которое можно использовать для обнаружения аномалий и дефектов

Получая образцы изображений безупречных продуктов, отвечающих всем требованиям качества, модель глубокого обучения выстраивает собственную логику, обучаясь выявлять различные типы недостатков. Изображение, захваченное устройством, оценивается на его основе, и если оно не совпадает, дефект немедленно помечается. Разработчики могут использовать различные методы, создавая генеративные алгоритмы обнаружения аномалий, такие как байесовские сети, рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN), GAN или вариационный автоэнкодер.

В наиболее распространенном сценарии алгоритмы классифицируют продукты как дефектные или недефектные. Модели также можно обучать с контролируемым обучением для классификации дефектов в зависимости от их серьезности, типа или статуса. Это позволяет создавать более сложные механизмы автоматически запускаемых реакций и собирать подробные данные.

Применение машинного обучения для обеспечения качества — отраслевые примеры использования

Все более конкурентная предпринимательская среда заставляет компании постоянно улучшать качество своей продукции, и автоматизированные инструменты на основе ИИ могут оказать неоценимую поддержку в этом процессе. Благодаря компьютерному зрению, они могут более эффективно оценивать качество своей продукции, не привлекая дополнительных сотрудников и не теряя согласованности.

Перекрестное загрязнение клеточных линий является одним из наиболее распространенных рисков, с которыми ежедневно сталкиваются фармацевтические и научные лаборатории. Иногда достаточно случайно повторно использовать всего одну капельницу, чтобы произошло заражение. Результаты могут быть дорогостоящими, поскольку они могут негативно сказаться на лабораторных исследованиях или даже сделать фармацевтический продукт непригодным для использования.

Соблюдая стандарты качества и обучая, фармацевтические компании могут снизить вероятность перекрестного заражения, но оно все же может произойти — и обработка изображений с помощью глубокого обучения может помочь выявить его на ранней стадии. Глубокая нейронная сеть может обнаруживать небольшие морфологические изменения в клетках, защищая фармацевтические компании и лаборатории от фальсификации их результатов. Например, это тематическое исследование от ATM (Annals of Translational Medicine) доказывает, что нейронные сети (в частности, BCNN) могут достигать точности, близкой к 100%, при идентификации клеточных линий.

В биотехнологических компаниях визуальный осмотр применяется для мониторинга клеточных культур, выявления перекрестного загрязнения и отслеживания морфологических изменений. Модели глубокого обучения способны выявлять такие изменения на этапе, когда они еще не видны человеческому глазу (через микроскопы), что позволяет вовремя принять превентивные меры и избежать дорогостоящих последствий. Специальное программное обеспечение машинного обучения анализирует изображения клеток и предоставляет отчеты с ценной информацией, помогающей клиентам повысить эффективность своих исследований.

Гарантия и доставка

Мультибрендинговый поставщик Олниса предлагает системы визуального контроля на производстве, в лабораториях, складах и на критических территориях. Доставка осуществляется во все регионы РФ и в страны СНГ. На все устройства присутствует полная гарантия и поддержка от завода-производителя.