Leave Your Message

Детекција на површински дефекти базирана на длабинско учење: Унапредување на индустриската контрола на квалитет

2025-02-10

Унапредување на индустриската контрола на квалитет.jpeg

 

Улогата на длабокото учење во откривањето на дефекти

 

Длабокото учење, подмножество на вештачката интелигенција (ВИ), ги користи невронските мрежи за анализа на огромни количини на визуелни податоци. За разлика од конвенционалните техники за обработка на слики кои се потпираат на рачно изработени карактеристики, моделите за длабоко учење автоматски учат да откриваат шеми и аномалии, што ги прави особено ефикасни за откривање на дефекти.

 

Конволуционите невронски мрежи (CNN) се основата на повеќето системи за откривање на дефекти базирани на длабоко учење. Овие мрежи обработуваат слики преку повеќе слоеви, извлекувајќи карактеристики како што се рабови, текстури и шеми. Со тренирање на CNN на означени збирки на податоци од површини без дефекти и дефекти, системот може прецизно да идентификува дефекти со минимална човечка интервенција.

 

Предности на длабокото учење при површинска инспекција

 

1. Висока точност:Моделите за длабоко учење постигнуваат супериорна точност во споредба со традиционалните методи на машинска визија, намалувајќи ги лажните позитиви и лажните негативи.

 

2. Прилагодливост:Моделите можат да бидат обучени на различни бази на податоци, што им овозможува да детектираат широк спектар на површински дефекти, вклучувајќи гребнатини, вдлабнатини и контаминација.

 

3. Автоматизација и брзина:Детекцијата на дефекти во реално време им овозможува на производителите да ги проверуваат производите на производствените линии без да го забавуваат работењето.

 

4. Континуирано учење:Моделите за длабоко учење можат да се подобрат со текот на времето со вклучување на нови податоци, подобрувајќи ги нивните можности за откривање на дефекти.

 

Примени во производството на цевки и кабли

 

Површинските дефекти кај цевките и каблите можат да ја компромитираат нивната функционалност, што доведува до дефекти на производот, безбедносни ризици и финансиски загуби. Традиционалните методи на инспекција честопати се потпираат на рачни проверки или алгоритми базирани на правила на кои им недостасува робусност во идентификувањето на суптилни или сложени дефекти. Длабокото учење ги надминува овие предизвици нудејќи:

 

  • Мониторинг во реално време:Системите за визуелизација со вештачка интелигенција можат да ги скенираат површините на цевките и каблите додека се движат по производствената линија, осигурувајќи дека дефектите се откриваат и адресираат навремено.

 

  • Класификација на дефекти:Невронските мрежи можат да разликуваат помали несовршености и критични дефекти, дозволувајќи им на производителите да дадат приоритет на мерките за контрола на квалитетот.

 

  • Намалени трошоци за работна сила:Автоматизираното откривање на дефекти ја минимизира потребата од обемни рачни инспекции, што доведува до зголемена продуктивност и заштеда на трошоци.

 

Наше иновативно решение за откривање на површински дефекти

 

За да се справиме со предизвиците на површинската инспекција во производството на цевки и кабли, нудиме напредна машина за откривање на дефекти со технологија за длабоко учење. Нашиот систем интегрира камери со висока резолуција, обработка во реално време и аналитика управувана од вештачка интелигенција за да обезбеди:

 

  • Сеопфатно откривање на дефекти:Идентификува гребнатини, пукнатини, вдлабнатини и други несовршености со неспоредлива прецизност.

 

  • Беспрекорна интеграција:Лесно се интегрира со постојните производствени линии за континуирано, автоматизирано следење.

 

  • Кориснички интерфејс:Интуитивен софтвер што им овозможува на операторите без напор да го следат, анализираат и оптимизираат процесот на инспекција.

 

Со користење на длабинско учење, нашата машина за откривање на површински дефекти ја подобрува контролата на квалитетот, го намалува отпадот од производството и обезбедува усогласеност со индустриските стандарди. Контактирајте не денес за да дознаете како нашето решение може да ги подобри вашите производствени процеси и да гарантира производи без дефекти.