Узнайте, как системы компьютерного зрения позволяют в режиме реального времени обнаруживать дефекты, улучшать контроль качества и сокращать количество производственных ошибок на быстро работающих сборочных линиях.
Незначительный дефект или аномалия могут поначалу казаться несущественными, но со временем под давлением они могут усугубиться, что приведет к дорогостоящим ремонтам, отзывам продукции и потере доверия потребителей. Полагаться только на ручной контроль увеличивает этот риск, и это верно для различных отраслей промышленности.
Небольшие трещины, вмятины, незначительные неровности и дефекты поверхности на изделиях могут быть труднозаметны, особенно в условиях быстро меняющейся и высокопроизводительной производственной среды. В то время как ручной контроль хорошо работал, когда производство было более медленным и менее сложным, в настоящее время производственные линии работают в совершенно иных масштабах.
Процессы стали быстрее, более автоматизированными и требовательными, чем когда-либо прежде. Традиционные методы контроля качества просто не справляются с этой задачей.
Для решения этих задач производители внедряют системы компьютерного зрения. Компьютерное зрение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные. Эти системы могут непрерывно контролировать продукцию на линии и автоматически выявлять нестандартные узоры или дефекты.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics , поддерживают различные задачи визуального распознавания в реальном времени, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений. Специально для обнаружения дефектов эти модели могут сканировать поверхности продуктов по мере их продвижения по производственной линии, выявлять нестандартные узоры, detect трещины или вмятины и отмечать дефекты в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим использование компьютерного зрения для обнаружения дефектов и посмотрим, как оно помогает производителям поддерживать качество продукции на интеллектуальных производственных линиях. Приступим!
Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые делают обнаружение на основе искусственного интеллекта столь важным в средах интеллектуального производства:
Обнаружение дефектов с помощью систем технического зрения основано на использовании камер и систем компьютерного зрения для выявления дефектов продукции в процессе производства. Эти системы сканируют товары по мере их продвижения по производственной линии и проверяют их соответствие стандартам качества.
Многие компании уже используют эту технологию на своих производственных предприятиях. Фактически, к 2035 году мировой рынок искусственного интеллекта для обнаружения производственных дефектов достигнет 6,07 миллиарда долларов.
Ключевым фактором этого роста является способность моделей компьютерного зрения detect редкие дефекты. Благодаря обучению на основе помеченных примеров изображений, такие модели, как YOLO26, могут научиться распознавать широкий спектр проблем.
В реальных производственных условиях дефекты могут проявляться в различных формах. Ниже приведены некоторые распространенные проблемы, которые можно выявить с помощью технологий компьютерного зрения и обработки изображений:
Далее давайте подробнее рассмотрим, как работает система обнаружения дефектов с использованием камер и моделей искусственного интеллекта для обработки изображений.
В типичной конфигурации камеры располагаются вдоль сборочной линии, чтобы фиксировать четкие визуальные данные по мере прохождения продуктов через различные этапы производства. Эти изображения высокого разрешения собираются и систематизируются в наборы данных для модели компьютерного зрения.
Изображения служат в качестве обучающих данных. Модель компьютерного зрения можно обучить на примерах как хороших, так и бракованных продуктов, чтобы она научилась точно различать их.
Например, при проверке крышек бутылок они могут различаться по размеру, цвету и форме. Система технического зрения может использоваться для выявления дефектов поверхности, несоосности или структурных недостатков по мере их продвижения по производственной линии. При обнаружении проблемы она немедленно помечается.
В зависимости от настроек, системы контроля на базе искусственного интеллекта могут работать непосредственно на сборочных линиях и способствовать быстрому принятию решений. В реальных производственных условиях такая автоматизированная система повышает стабильность, усиливает контроль качества и делает обнаружение дефектов в больших масштабах более надежным.
Как правило, системы обнаружения дефектов на основе искусственного интеллекта полагаются на набор задач компьютерного зрения. Каждая из этих задач играет важную роль в процессе проверки качества.
Современные модели искусственного интеллекта для обработки изображений, такие как YOLO26, поддерживают эти задачи, делая их надежными для реальных производственных сред. Вот некоторые из этих задач:
Машинное зрение предполагает использование камер, датчиков и программного обеспечения для обработки изображений с целью автоматического контроля, анализа и управления производственными процессами в режиме реального времени. Оно широко используется в таких отраслях, как автомобилестроение, электроника, фармацевтика, производство продуктов питания и напитков, а также потребительских товаров.
Далее рассмотрим несколько реальных примеров, демонстрирующих, как машинное зрение может повысить качество, эффективность и стабильность всего производственного процесса.
Когда речь идет о производстве металлических стальных листов, дефекты часто бывают незаметными. Например, лист может казаться гладким на первый взгляд, но при этом скрывать мелкие царапины или дефекты поверхности, возникшие в процессе прокатки или термообработки. С учетом того, что каждый час по производственной линии проходит тысячи листов, полагаться на ручной контроль становится все более сложной задачей.
Для повышения точности производители внедряют системы компьютерного зрения непосредственно на производственных линиях. Эти системы анализируют текстуру поверхности, выравнивание и структурные узоры в режиме реального времени. При обнаружении каких-либо неровностей они немедленно помечаются для принятия дальнейших мер.
Производители продуктов питания уделяют пристальное внимание тому, что находится внутри каждой упаковки. Однако по-прежнему могут происходить ошибки при упаковке, такие как отсутствие пакетиков, неправильное количество или плохая герметичность.
Эти проблемы могут показаться незначительными, но они считаются дефектами продукции и часто приводят к жалобам со стороны клиентов. Чтобы снизить риск, производители используют системы компьютерного зрения для контроля качества на производственной линии.
Эти системы контролируют количество, расположение и видимость товаров по мере их продвижения по производственной линии. Каждая упаковка тщательно оценивается с помощью моделей компьютерного зрения, и все, что находится не на месте, сразу же помечается.
Проверяя каждую единицу в режиме реального времени, эти системы контроля помогают удалять бракованные продукты до того, как они покинут предприятие. Это повышает стабильность, усиливает контроль качества и способствует обнаружению дефектов в больших масштабах без прерывания производственного процесса.
Дерево является натуральным материалом, и каждая деревянная доска имеет уникальные характеристики. Например, сучки, трещины, неровная текстура и расколы на поверхности являются обычным явлением.
Некоторые из них носят косметический характер, другие снижают прочность конструкции и уменьшают стоимость продукта. На быстро работающих производственных линиях ручная проверка каждой деревянной доски может привести к нестабильному контролю качества.
Для улучшения этого процесса на предприятиях используются системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов. По мере прохождения досок по производственной линии снимаются подробные изображения поверхности деревянной доски. Затем модель компьютерного зрения может анализировать изменения текстуры и рисунок волокон в режиме реального времени, выявляя потенциальные дефекты продукта.
Vision AI помогает производителям улучшить контроль качества с помощью мониторинга в режиме реального времени на всей производственной линии. По мере прохождения изделий через каждый этап производственного процесса модели компьютерного зрения анализируют изображения и с высокой точностью сразу же выявляют несоответствия.
Такая непрерывная проверка обеспечивает соблюдение единых стандартов и способствует поставке высококачественной продукции. Благодаря работе в режиме реального времени и беспрепятственной интеграции в существующие производственные процессы системы машинного зрения делают контроль качества более эффективным, точным и масштабируемым.
Хотите внедрить искусственный интеллект в свою деятельность? Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше. Узнайте больше о таких приложениях, как искусственный интеллект в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении. Чтобы начать работу с компьютерным зрением, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
