Met de ontwikkeling van technologie en de vraag naar productielijnen is de toepassing van machine vision in opkomstindustriële productiewordt steeds wijdverspreider. Momenteel wordt machine vision vaak gebruikt in de volgende scenario's in de maakindustrie:
Voorspellend onderhoud
Productiebedrijven moeten verschillende grote machines gebruiken om grote hoeveelheden producten te produceren. Om stilstand te voorkomen is het noodzakelijk om bepaalde apparatuur regelmatig te inspecteren. Handmatige inspectie van alle apparatuur in de fabriek duurt lang, is duur en foutgevoelig. Onderhoud kan alleen worden uitgevoerd als apparatuur defect raakt of zich storingen voordoen, maar het gebruik van deze technologie voor reparatie van apparatuur kan een aanzienlijke impact hebben op de productiviteit van het personeel, de productiekwaliteit en de kosten.
Wat als de fabrikantorganisatie de werking van hun machines kan voorspellen en proactief maatregelen kan nemen om storingen te voorkomen? Laten we eens kijken naar enkele veel voorkomende productieprocessen die plaatsvinden onder hoge temperaturen en zware omstandigheden, die leiden tot vervorming van de apparatuur. Het niet tijdig repareren kan leiden tot aanzienlijke verliezen en onderbrekingen in het productieproces. Het visualisatiesysteem volgt apparaten in realtime en voorspelt onderhoud op basis van meerdere draadloze sensoren. Als de verandering in de indicator op corrosie/oververhitting duidt, kan het visuele systeem de toezichthouder hiervan op de hoogte stellen, die preventieve onderhoudsmaatregelen kan nemen.
Scannen van streepjescodes
Fabrikanten kunnen het volledige scanproces automatiseren en beeldverwerkingssystemen uitrusten met verbeterde functies zoals optische karakterherkenning (OCR), optische barcodeherkenning (OBR) en intelligente karakterherkenning (ICR). Verpakkingen of documenten kunnen via een database worden opgevraagd en geverifieerd. Hierdoor kunt u automatisch producten met onjuiste informatie identificeren voordat u deze publiceert, waardoor de omvang van fouten wordt beperkt. Etiketten voor drankflessen en voedselverpakkingen (zoals allergenen of houdbaarheid).
3D visueel systeem
Visuele herkenningssystemen worden in productielijnen gebruikt om taken uit te voeren die mensen moeilijk vinden. Hier creëert het systeem een compleet 3D-model van componenten en beeldconnectoren met hoge resolutie. Deze technologie heeft een hoge betrouwbaarheid in productie-industrieën zoals de auto-, olie- en gasindustrie en elektronische circuits.
Visueel gebaseerd stansen
De meest gebruikte stempeltechnologieën bij de productie zijn rotatiestempelen en laserstempelen. Voor de rotatie worden harde gereedschappen en stalen platen gebruikt, terwijl lasers hogesnelheidslasers gebruiken. Lasersnijden heeft een hogere nauwkeurigheid en moeite bij het snijden van harde materialen. Roterend snijden kan elk materiaal snijden.
Om elk type ontwerp te snijden, kan de productie-industrie beeldverwerkingssystemen gebruiken om de stempels met dezelfde nauwkeurigheid te roteren alslasersnijden. Wanneer beeldontwerp in het visuele systeem wordt geïntroduceerd, begeleidt het systeem de ponsmachine (of het nu laser of rotatie is) om nauwkeurig te snijden.
Met de steun van kunstmatige intelligentie en deep learning-algoritmen kan machine vision de productie-efficiëntie en nauwkeurigheid effectief verbeteren. Gecombineerd met deze modellerings-, besturings- en roboticatechnologie kan het alles wat er in de productieketen gebeurt, van assemblage tot logistiek, controleren, zonder dat handmatige tussenkomst vrijwel overbodig is. Dit voorkomt fouten veroorzaakt door handmatige programma's.
Posttijd: 05-jun-2024
