كيف تعزز الرؤية الاصطناعية اكتشاف العيوب في خطوط الإنتاج

قد لا يبدو العيب أو الشذوذ الصغير كبيرًا في البداية، ولكن مع مرور الوقت يمكن أن يتفاقم تحت الضغط، مما يؤدي إلى إصلاحات مكلفة، وعمليات سحب المنتجات، وفقدان ثقة المستهلك. الاعتماد على الفحص اليدوي وحده يزيد من هذا الخطر، وهذا ينطبق على مختلف الصناعات.

قد يكون من الصعب اكتشاف الشقوق الصغيرة والخدوش والانحرافات الطفيفة والعيوب السطحية في المنتجات، خاصة في بيئات الإنتاج سريعة الحركة وذات الحجم الكبير. في حين أن الفحص اليدوي كان فعالاً عندما كان التصنيع أبطأ وأقل تعقيداً، فإن خطوط الإنتاج تعمل اليوم على نطاق مختلف تماماً.

أصبحت العمليات أسرع وأكثر تلقائية وأكثر تطلبًا من أي وقت مضى. ولا تستطيع طرق مراقبة الجودة التقليدية مواكبة ذلك.

لمواجهة هذه التحديات، يتبنى المصنعون أنظمة الرؤية الحاسوبية. الرؤية الحاسوبية هي أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) التي تسمح للآلات بتحليل وتفسير البيانات المرئية. يمكن لهذه الأنظمة مراقبة المنتجات على الخط بشكل مستمر وتحديد الأنماط غير المنتظمة أو العيوب تلقائيًا.

على سبيل المثال، تدعم نماذج الرؤية الحاسوبية، مثل Ultralytics العديد من مهام الرؤية في الوقت الفعلي مثل اكتشاف الأجسام وتقسيم الحالات وتصنيف الصور. وبشكل خاص بالنسبة لاكتشاف العيوب، يمكن لهذه النماذج مسح أسطح المنتجات أثناء تحركها على طول خطوط الإنتاج، وتحديد الأنماط غير المنتظمة، detect الشقوق أو الخدوش detect والإبلاغ عن العيوب في الوقت الفعلي.

في هذه المقالة، سوف نستكشف استخدام الرؤية الحاسوبية للكشف عن العيوب ونرى كيف تساعد الشركات المصنعة في الحفاظ على جودة المنتجات عبر خطوط الإنتاج الذكية. هيا بنا نبدأ!

الحاجة إلى الكشف عن العيوب في أتمتة التصنيع

فيما يلي نظرة على بعض العوامل الرئيسية التي تجعل الكشف المدعوم بالذكاء الاصطناعي ضروريًا للغاية في بيئات التصنيع الذكية: 

• بيئات الإنتاج القاسية: غالبًا ما تعمل منشآت التصنيع في ظروف مثل الغبار والحرارة والاهتزاز والإضاءة المتغيرة. يجب أن يعمل الكشف الموثوق عن العيوب بشكل متسق على الرغم من هذه العوامل البيئية.
• الاعتماد على القوى العاملة: تعتمد عمليات الفحص التقليدية على المشغلين البشريين. مع توسع نطاق الإنتاج، يصبح الحفاظ على الدقة المتسقة عبر نوبات العمل وساعات العمل الطويلة أمراً صعباً بشكل متزايد.‍
• التحديات التشغيلية: تعمل خطوط التجميع بسرعة عالية. يجب أن تواكب أنظمة الفحص هذه السرعة وتقيّم كل منتج دون مقاطعة سير العمل. ‍
• تكلفة العيوب: كلما تم اكتشاف العيب في وقت مبكر، انخفضت تكلفة تصحيحه. قد يؤدي اكتشاف العيب في مرحلة متأخرة، خاصة بعد الشحن، إلى إعادة العمل، والهدر، وسحب المنتجات.‍
• متطلبات الاتساق والتتبع: تركز العديد من الشركات على الحفاظ على معايير الجودة الخاصة بها. تسجل الأنظمة الآلية بيانات الفحص، مما يسهل track وضمان الشفافية والحفاظ على المساءلة.

ما هو الكشف عن العيوب القائم على الرؤية؟

يعتمد الكشف عن العيوب باستخدام الرؤية على الكاميرات وأنظمة الرؤية الحاسوبية لتحديد عيوب المنتجات أثناء التصنيع. تقوم هذه الأنظمة بمسح البضائع أثناء تحركها على طول خط الإنتاج والتحقق من مطابقتها لمعايير الجودة. 

العديد من الشركات تستخدم هذا بالفعل في منشآتها الصناعية. في الواقع، من المتوقع أن يصل حجم السوق العالمية للكشف عن العيوب الصناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى 6.07 مليار دولار بحلول عام 2035. 

أحد العوامل الرئيسية وراء هذا النمو هو قدرة نماذج الرؤية الحاسوبية على detect العيوب النادرة. من خلال التدريب على صور نماذجية مصنفة، يمكن لنماذج مثل YOLO26 أن تتعلم التعرف على مجموعة واسعة من المشكلات.

أنواع مختلفة من العيوب

في بيئات الإنتاج الواقعية، يمكن أن تظهر العيوب في أشكال عديدة. فيما يلي بعض المشكلات الشائعة التي يمكن تحديدها باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور:

• عيوب السطح: وتشمل الخدوش والانبعاجات والشقوق وتغير اللون وغيرها من عيوب السطح.
  
• عيوب الأبعاد: تحدث هذه العيوب عندما يكون المنتج بحجم خاطئ أو غير متوافق أو به مشاكل في الشكل.
  
• عيوب التجميع: عندما تكون الأجزاء مفقودة أو موضوعة بشكل غير صحيح أو غير متوازنة على خط التجميع، فإن ذلك يؤدي إلى عيوب في التجميع يمكن أن تؤثر على أداء المنتج وجودته الإجمالية.
  
• عيوب التصنيع: تحدث هذه العيوب أثناء عملية الإنتاج بسبب أخطاء في المواد أو المعدات أو مراقبة العملية. على سبيل المثال، في تصنيع لوحات الدوائر المطبوعة (PCBs) أو أشباه الموصلات، يمكن أن تنشأ مشكلات مثل الطبقات غير المتوازنة أو وصلات اللحام غير المكتملة أو التلوث نتيجة لتباينات العملية وتؤدي إلى عيوب في المكونات.
  
• عيوب الطباعة أو وضع الملصقات: تحدث هذه العيوب عندما يكون النص غير واضح، أو الطباعة غير متساوية، أو المعلومات ناقصة، أو الملصقات موضوعة بشكل غير صحيح على المنتج أو العبوة.

كيف يعمل الكشف عن العيوب باستخدام الرؤية

بعد ذلك، دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل نظام الكشف عن العيوب باستخدام أنظمة الكاميرات ونماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية. 

في الإعداد النموذجي، يتم وضع الكاميرات على طول خط التجميع لالتقاط بيانات بصرية واضحة أثناء انتقال المنتجات عبر مراحل الإنتاج المختلفة. يتم جمع هذه الصور عالية الدقة وتنظيمها في مجموعات بيانات لنموذج الرؤية الحاسوبية.

تُستخدم الصور كبيانات تدريب. يمكن تدريب نموذج الرؤية الحاسوبية على أمثلة من المنتجات الجيدة والمنتجات المعيبة، بحيث يتعلم التمييز بينها بدقة. 

على سبيل المثال، في فحص أغطية الزجاجات، قد تختلف الأغطية في الحجم واللون والشكل. يمكن استخدام نظام الرؤية لتحديد العيوب السطحية أو الاختلالات أو العيوب الهيكلية أثناء تحركها على طول خط الإنتاج. عند اكتشاف مشكلة، يتم الإبلاغ عنها على الفور.

اعتمادًا على الإعدادات، يمكن أن تعمل أنظمة الفحص المدعومة بالذكاء الاصطناعي مباشرة على خطوط التجميع وتدعم اتخاذ القرارات بسرعة. في بيئات التصنيع الواقعية، يعمل هذا النظام الآلي على تحسين الاتساق وتعزيز فحص الجودة وجعل اكتشاف العيوب على نطاق واسع أكثر موثوقية.

مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسية المستخدمة للكشف عن العيوب 

عادةً ما تعتمد أنظمة الكشف عن العيوب القائمة على الذكاء الاصطناعي البصري على مجموعة من مهام الرؤية الحاسوبية. تلعب كل مهمة من هذه المهام دورًا مهمًا في عملية فحص الجودة. 

تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة للرؤية، مثل YOLO26، هذه المهام، مما يجعلها موثوقة في بيئات الإنتاج الواقعية. فيما يلي لمحة عن بعض هذه المهام:

• تصنيف الصور: التصنيف هو أبسط مهمة في مجال الرؤية الحاسوبية. فهو يحلل الصورة ويصنفها إلى فئات مثل "عيب" أو "لا عيب". ‍
• كشف الأجسام: يتيح للنماذج تحديد العيوب في الصورة وتحديد مواقعها. ويمكنه رسم مربعات تحيط بالمشكلات مثل الشقوق والخدوش والبقع أو الأجزاء المفقودة، مما يجعل عملية الفحص أكثر دقة وسهولة في التفسير.‍
• تتبع الكائنات: تُستخدم هذه المهمة track أو عيب تم اكتشافه عبر الإطارات. وهي تساعد في الحفاظ على استمرارية الفحص وتمنع حساب العيوب أكثر من مرة واحدة.‍
• تقسيم الحالات: يحدد تقسيم الصورة الشكل والمساحة الدقيقين للعيب على مستوى البكسل. هذا المستوى من التفاصيل مفيد عند قياس حجم العيب أو انتشاره أو شدته.‍
• الكشف عن الصندوق المحدد الموجه (OBB): يستخدم الكشف عن OBB لرسم صناديق مائلة تتماشى مع اتجاه العيب. وهذا يحسن الدقة، خاصة عند التعامل مع العيوب الضيقة أو المائلة. 

تطبيقات الرؤية الآلية لتحسين عملية الإنتاج

تتضمن الرؤية الآلية استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار وبرامج معالجة الصور لفحص عمليات الإنتاج وتحليلها وتوجيهها تلقائيًا في الوقت الفعلي، وهي تستخدم على نطاق واسع في صناعات مثل صناعة السيارات والإلكترونيات والأدوية والأغذية والمشروبات وتصنيع السلع الاستهلاكية.

بعد ذلك، دعونا نستعرض بعض الأمثلة الواقعية التي توضح كيف يمكن للرؤية الآلية أن تحسن الجودة والكفاءة والاتساق في جميع مراحل عملية الإنتاج.

الفحص البصري في صناعة الصلب

عندما يتعلق الأمر بتصنيع الصفائح المعدنية الفولاذية، غالبًا ما تكون العيوب خفية. على سبيل المثال، قد تبدو الصفيحة ناعمة للوهلة الأولى بينما تخفي خدشًا دقيقًا أو عيبًا سطحيًا ناتجًا عن عملية الدرفلة أو المعالجة الحرارية. مع مرور آلاف الصفائح عبر خطوط الإنتاج كل ساعة، يصبح الاعتماد على الفحص اليدوي أمرًا صعبًا بشكل متزايد.

لتحسين الدقة، يقوم المصنعون بنشر أنظمة الرؤية الحاسوبية مباشرة على خطوط الإنتاج. تقوم هذه الأنظمة بتحليل نسيج السطح والمحاذاة والأنماط الهيكلية في الوقت الفعلي. إذا تم الكشف عن أي عدم انتظام، يتم الإبلاغ عنه على الفور لاتخاذ الإجراءات اللازمة. 

مراقبة جودة تغليف المواد الغذائية بشكل أكثر ذكاءً باستخدام الرؤية الحاسوبية

تولي شركات تصنيع الأغذية اهتمامًا كبيرًا بمحتويات كل عبوة. ومع ذلك، لا يزال من الممكن حدوث أخطاء في التعبئة والتغليف، مثل فقدان الأكياس أو عدم دقة العدد أو سوء الإغلاق. 

قد تبدو هذه المشكلات بسيطة، ولكنها تعتبر عيوبًا في المنتج وغالبًا ما تؤدي إلى شكاوى من العملاء. لتقليل المخاطر، يستفيد المصنعون من أنظمة الرؤية الحاسوبية لإجراء فحص الجودة أثناء الإنتاج. 

تراقب هذه الأنظمة عدد العناصر وتصميمها ووضوحها أثناء انتقال المنتجات على طول خط الإنتاج. يتم تقييم كل عبوة بعناية بواسطة نماذج الرؤية الحاسوبية، ويتم الإبلاغ فورًا عن أي شيء غير في مكانه الصحيح.

من خلال مراجعة كل وحدة في الوقت الفعلي، تساعد أنظمة الفحص هذه على إزالة المنتجات المعيبة قبل مغادرتها المنشأة. وهذا يحسن الاتساق، ويعزز مراقبة الجودة، ويدعم الكشف عن العيوب على نطاق واسع دون مقاطعة العمليات.

تحسين الكشف عن العيوب في عملية تصنيع الأخشاب

الخشب مادة طبيعية، وكل لوح خشبي له خصائص فريدة. على سبيل المثال، من الشائع وجود عقد وشقوق وحبيبات غير متساوية وشقوق سطحية. 

في حين أن بعضها تجميلي، فإن البعض الآخر يقلل من القوة الهيكلية ويخفض قيمة المنتج. في خطوط الإنتاج سريعة الحركة، قد يؤدي الفحص اليدوي لكل لوح خشبي إلى عدم اتساق مراقبة الجودة.

لتحسين هذه العملية، تستخدم المنشآت أنظمة الرؤية الحاسوبية للكشف الآلي عن العيوب. أثناء مرور الألواح عبر خط الإنتاج، يتم التقاط صور مفصلة لسطح اللوح الخشبي. بعد ذلك، يمكن لنموذج الرؤية تحليل الاختلافات في الملمس وأنماط الحبيبات في الوقت الفعلي، وتحديد العيوب المحتملة في المنتج.

النقاط الرئيسية 

تساعد Vision AI الشركات المصنعة على تحسين فحص الجودة من خلال المراقبة في الوقت الفعلي عبر خط الإنتاج. أثناء انتقال العناصر عبر كل مرحلة من مراحل عملية الإنتاج، تقوم نماذج الرؤية الحاسوبية بتحليل الصور وتمييز المخالفات على الفور بدقة عالية. 

يضمن هذا الفحص المستمر اتساق المعايير ويدعم تقديم منتجات عالية الجودة. من خلال العمل في الوقت الفعلي والتكامل السلس مع سير العمل التصنيعي الحالي، تجعل أنظمة الرؤية الآلية مراقبة الجودة أكثر كفاءة ودقة وقابلية للتطوير.

هل ترغب في إدخال تقنية الرؤية الاصطناعية في عملياتك؟ انضم إلى مجتمعنا المتنامي واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد. اكتشف المزيد عن تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في التصنيع والرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية. للبدء في استخدام الرؤية الحاسوبية، تحقق من خيارات الترخيص لدينا.