Ποιες είναι οι εφαρμογές της μηχανικής όρασης στη μεταποιητική βιομηχανία;

Με την ανάπτυξη της τεχνολογίας και τη ζήτηση για γραμμές παραγωγής, η εφαρμογή της μηχανικής όρασης στοβιομηχανική παραγωγήγίνεται ολοένα και πιο διαδεδομένο. Επί του παρόντος, η μηχανική όραση χρησιμοποιείται συνήθως στα ακόλουθα σενάρια στη μεταποιητική βιομηχανία:
Προγνωστική συντήρηση

Ρομπότ

Οι κατασκευαστικές εταιρείες θα πρέπει να χρησιμοποιούν διάφορα μεγάλα μηχανήματα για την παραγωγή μεγάλων ποσοτήτων προϊόντων. Για να αποφευχθεί η διακοπή λειτουργίας, είναι απαραίτητο να επιθεωρείτε τακτικά ορισμένους εξοπλισμούς. Η μη αυτόματη επιθεώρηση κάθε εξοπλισμού στο εργοστάσιο κατασκευής διαρκεί πολύ, είναι δαπανηρή και επιρρεπής σε σφάλματα. Η συντήρηση μπορεί να πραγματοποιηθεί μόνο όταν συμβαίνουν δυσλειτουργίες ή δυσλειτουργίες του εξοπλισμού, αλλά η χρήση αυτής της τεχνολογίας για επισκευή εξοπλισμού μπορεί να έχει σημαντικό αντίκτυπο στην παραγωγικότητα του προσωπικού, την ποιότητα παραγωγής και το κόστος.
Τι θα συμβεί αν ο οργανισμός κατασκευαστών μπορεί να προβλέψει τη λειτουργία των μηχανών του και να λάβει προληπτικά μέτρα για την αποφυγή δυσλειτουργιών; Ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικές κοινές διαδικασίες παραγωγής που συμβαίνουν κάτω από υψηλές θερμοκρασίες και σκληρές συνθήκες, οι οποίες οδηγούν σε παραμόρφωση του εξοπλισμού. Η μη έγκαιρη επιδιόρθωση μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές απώλειες και διακοπές στην παραγωγική διαδικασία. Το σύστημα οπτικοποίησης παρακολουθεί τις συσκευές σε πραγματικό χρόνο και προβλέπει τη συντήρηση με βάση πολλαπλούς ασύρματους αισθητήρες. Εάν η αλλαγή στην ένδειξη υποδεικνύει διάβρωση/υπερθέρμανση, το οπτικό σύστημα μπορεί να ειδοποιήσει τον επιβλέποντα, ο οποίος μπορεί να λάβει μέτρα προληπτικής συντήρησης.
Σάρωση γραμμωτού κώδικα
Οι κατασκευαστές μπορούν να αυτοματοποιήσουν ολόκληρη τη διαδικασία σάρωσης και να εξοπλίσουν συστήματα επεξεργασίας εικόνας με βελτιωμένα χαρακτηριστικά όπως η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR), η οπτική αναγνώριση γραμμωτού κώδικα (OBR) και η έξυπνη αναγνώριση χαρακτήρων (ICR). Η συσκευασία ή τα έγγραφα μπορούν να ανακτηθούν και να επαληθευτούν μέσω μιας βάσης δεδομένων. Αυτό σας επιτρέπει να αναγνωρίζετε αυτόματα προϊόντα με ανακριβείς πληροφορίες πριν από τη δημοσίευση, περιορίζοντας έτσι το εύρος των σφαλμάτων. Ετικέτες μπουκαλιών ποτών και συσκευασίες τροφίμων (όπως αλλεργιογόνα ή διάρκεια ζωής).

εφαρμογή γυαλίσματος-1

3D οπτικό σύστημα
Τα συστήματα οπτικής αναγνώρισης χρησιμοποιούνται σε γραμμές παραγωγής για την εκτέλεση εργασιών που οι άνθρωποι βρίσκουν δύσκολες. Εδώ, το σύστημα δημιουργεί ένα πλήρες τρισδιάστατο μοντέλο εξαρτημάτων και υποδοχών εικόνας υψηλής ανάλυσης. Αυτή η τεχνολογία έχει υψηλή αξιοπιστία σε μεταποιητικές βιομηχανίες όπως αυτοκίνητα, πετρέλαιο και φυσικό αέριο και ηλεκτρονικά κυκλώματα.
Κοπή με οπτική μήτρα
Οι πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες τεχνολογίες σφράγισης στην κατασκευή είναι η περιστροφική σφράγιση και η σφράγιση με λέιζερ. Για την περιστροφή χρησιμοποιούνται σκληρά εργαλεία και χαλύβδινα φύλλα, ενώ τα λέιζερ χρησιμοποιούν λέιζερ υψηλής ταχύτητας. Η κοπή με λέιζερ έχει μεγαλύτερη ακρίβεια και δυσκολία στην κοπή σκληρών υλικών. Η περιστροφική κοπή μπορεί να κόψει οποιοδήποτε υλικό.
Για την κοπή οποιουδήποτε τύπου σχεδίου, η μεταποιητική βιομηχανία μπορεί να χρησιμοποιήσει συστήματα επεξεργασίας εικόνας για την περιστροφή της σφράγισης με την ίδια ακρίβεια όπωςκοπή με λέιζερ. Όταν ο σχεδιασμός εικόνας εισάγεται στο οπτικό σύστημα, το σύστημα καθοδηγεί τη μηχανή διάτρησης (είτε πρόκειται για λέιζερ είτε για περιστροφή) για να εκτελέσει ακριβή κοπή.
Με την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης και των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης, η μηχανική όραση μπορεί να βελτιώσει αποτελεσματικά την απόδοση και την ακρίβεια της παραγωγής. Σε συνδυασμό με αυτήν την τεχνολογία μοντελοποίησης, ελέγχου και ρομποτικής, μπορεί να ελέγξει όλα όσα συμβαίνουν στην αλυσίδα παραγωγής, από τη συναρμολόγηση έως την επιμελητεία, χωρίς σχεδόν καμία ανάγκη χειροκίνητης παρέμβασης. Αυτό αποφεύγει τα σφάλματα που προκαλούνται από μη αυτόματα προγράμματα.


Ώρα δημοσίευσης: Ιουν-05-2024