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欧姆龙丨拒绝机械化检测!人类的

当前栏目:新闻|发布者:阿坚|来源:自动化网|发布时间:2020-08-25 06:16:02|阅读:

本篇文章1108字,读完约3分钟

我们都知道目前视觉检测技术在工业领域的应用非常成熟,但这是否意味着它可以完全取代人眼?答案是否定的。因为在一些产品外观检查中,仍然需要熟练的技术人员的感性和经验来判断,比如判断各种颜色和尺寸的划痕,以及当产品之间存在很大差异时如何判断缺陷产品。

欧姆龙丨拒绝机械化检测!人类的

在技术人员短缺和劳动力成本急剧上升的背景下,依靠劳动力做出判断显然是不现实的。因此,各大自动化厂商都加入了人工智能检测的研究,但是要将其应用到实际中,需要为人工智能学习准备大量的图像数据,同时也存在人工智能工程师的保障以及需要在现场安装专门的人工智能硬件等问题,导致人工智能无法成功引入生产现场。

欧姆龙丨拒绝机械化检测!人类的

欧姆龙敢于“率先”将这一突破性技术载入自己的图像处理系统,并将其应用到实际生产过程中。让我们一起见证人工智能检测能否再现人类经验判断~


-应用效果的实际测量-

金属冲压件的划痕检测


以金属冲压件的划痕检测为例。例如,下图显示了我们拍摄的图像。


过去,划痕是通过指定工件表面的颜色信息或待检测划痕的大小来定义的。然而,当存在大量背景干扰时,很难定义划痕,并且经常会有印记被误判为划痕的情况。

-无法区分划痕或干扰-



欧姆龙配备人工智能的图像处理系统可以自动提取被认为是划痕的零件。它不是通过颜色和亮度来定义划痕,而是使用人工智能来提取划痕本身,这使得稳定的检测成为可能,并且不再依赖于熟练技术人员的经验和判断。



魔法

ai划痕提取和过滤


欧姆龙的图像处理过滤器已经提前了解到“人们感觉到的图像特征是划痕。”即使没有定义划痕,如传统方法难以自动检测的"不可预知的大小、形状、颜色",人工智能也能判断和提取划痕的特征。


学习数据包括欧姆龙到目前为止积累的图像,可以检测不确定背景下的缺陷,如加工表面的缺陷,这是传统方法难以实现的。


在实际生产现场,最麻烦的是有明显的产品缺陷,如划痕等,但图像处理系统却遗漏了,被认为是好产品。


显然,不存在划痕等缺陷,但图像处理系统将打印错误判断为划痕,并确定为次品。


这不仅增加了不良产品的流出率,而且最终导致返回到人工检查。材料浪费和人员工作时间的双重成本叠加对任何制造商来说都是无法忍受的。


无需定义和学习即可自动检测各种划痕


通过人工智能技术,我们摆脱了对人类“感性和经验”的依赖,真正为生产现场带来了价值。目前,包括金属冲压件的划痕检测,我们也在各个行业进行了实际测量,效果显著!


首先,砂(喷砂)金属表面刮擦


ii .树脂产品的表面划痕


三。图纸表面的深色划痕


四。绘图表面上带有阴影的轻微划痕


上述材料、颜色和尺寸的刮痕无需调整即可稳定提取(刮痕需要事先定义)。如果你已经很兴奋了,请联系当地的公司,亲自感受一下~


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