Profiili mõõtmine
Meie kliendil läks vaja tarkvara, mis mõõdaks tootmise liinil paneelide laiust ning nendel olevate profiilide asukohti. Lõime neile lahenduse kasutades Nvidia Jetson AI arvutit ning 8k kaamerat. Lahendus toimib nii, et kui kaamera tuvastab liinil paneeli siis alustatakse pildistamist, paneeli liikumisel pildistatakse kogu paneel pealt vaates 8000×6000 resolutsiooniga ning salvestatakse ära. Peale salvestamist kaotatakse spetsiaalse algoritmiga ära geomeetriline moonutus ja ka läätse moonutus. Kui see on tehtud siis töödeldakse konkreetseid pilte erinevate algoritmidega selleks, et pildilt loetav info oleks parem. Antud lahenduse puhul kasutame lisaks veel mitmeid erinevaid tehnoloogiaid selleks, et saada info pildilt paremini kätte. Lahenduselt tuleb tagasiside tootmisjuhtimise tarkvarale, mis omakorda teavitab operaatorit, kas toode vastab kvaliteedi nõuetele või mitte.
Näide profiili analüüsist:
Meie tarkvara töötab intelligentse ja automaatse pildianalüüsi põhimõttel, tuvastades paneelide servad pikslitäpsusega ning mõõtes reaalajas nende laiust ja sirgust. Lisaks jälgib tarkvara paneelidele langevaid varje, et kiiresti avastada võimalikud nihked või defektid tootmisliinis. Kõik mõõtmised esitatakse põhjalike statistiliste raportitena, mis annavad täpse ülevaate mõõtmete kõikumistest, tolerantsidest ja paneelide sirgusest, võimaldades kiirelt ja täpselt reageerida. Tänu NVIDIA CUDA tehnoloogiale töötleb süsteem kõrge resolutsiooniga pilte ülikiiresti, mis tagab sujuva ja katkestusteta tootmisprotsessi. Tarkvara sisaldab paindlikku REST API liidest, mis teeb selle lihtsasti integreeritavaks olemasolevate IT-süsteemidega ning võimaldab automaatset ja reaalajas toimivat kvaliteedikontrolli.
Näide laiuse analüüsist:
Meie rakendus on edukalt ületanud mitmed keerulised tehnilised väljakutsed. Tänu NVIDIA CUDA tehnoloogia kasutamisele suudab süsteem töödelda kõrge resolutsiooniga pilte ülikiiresti, tagades reaalajas kvaliteedikontrolli ka intensiivse koormuse korral. Nutikad servatuvastuse algoritmid, mis põhinevad HSV-värviruumi analüüsil ja adaptiivsel kontrasti täiustamisel, võimaldavad täpselt määrata paneelide servade asukoha isegi keerulistes valgustustingimustes. Lisaks kasutatakse dünaamilisi klasterdusalgoritme, et tuvastada ja analüüsida varje, vähendades valehäireid ning parandades mõõtmiste täpsust. Rakendus genereerib automaatselt põhjalikud statistilised aruanded, mis annavad selge ülevaate mõõtmistulemuste variatsioonidest, võimaldades kiirelt reageerida tootmisprotsessis esinevatele kõrvalekalletele. Tänu paindlikule REST API-le saab rakendust lihtsalt integreerida olemasolevatesse IT-süsteemidesse, muutes selle sobivaks lahenduseks erinevates tootmiskeskkondades.
Operaator saab reaalajas teavitused ning on võimalik kaugelt vaadata erinevaid mõõtmistulemusi. Operaatori vaade:
Masinnägemisest
Masinnägemine on tehnoloogia, mis võimaldab arvutitel tõlgendada ja mõista meid ümbritseva maailma visuaalset teavet. See hõlmab kaamerate ja algoritmidekasutamist piltidest ja videotest tähenduslike andmete eraldamiseks ning seda saab rakendada paljudes tööstusharudes ja rakendustes. Oleme spetsialiseerunud masinnägemislahenduste pakkumisele mitmesugusteks kasutusjuhtudeks. Loe edasi siit.
Meie tarkvara saab kasutada rakendustes, kus on vaja mõõta laiust ja näiteks profiile või pildil olevaid defekte. Tarkvara saame kohandada sobivaks vastavalt konkreetsele ärivajadusel.
Tööstustes, kus kasutatakse masinnägemise lahendusi, on võimalik tüüpiliselt hoida kokku 15–30% kvaliteedikontrolli ja tootmisvigadega seotud kuludest. Lisaks vähendatakse oluliselt seisakuaega ning käsitsi tehtavate kontrollide arvu, mis aitab vabastada tööjõudu kõrgema lisandväärtusega ülesannete jaoks. Masinnägemine lahendab otseselt probleeme nagu defektsete toodete kiire tuvastamine, mõõtmete ja tolerantside automaatne jälgimine ning vigade kohene avastamine. Kaudselt aitab see parandada tootmisliini üldist efektiivsust, vähendada materjalikulu ja suurendada kliendirahulolu tänu paremale kvaliteedile ning järjepidevusele toodetes.
