Kiểm tra chất lượng bằng robot: Tại sao độ phủ là phần khó nhất

Kiểm tra chất lượng bằng robot kết hợp thị giác máy tính với một robot di chuyển camera, linh kiện hoặc cảm biến qua một tập hợp các góc nhìn đã được lập kế hoạch. Phương pháp này hữu ích khi một camera cố định không thể nhìn thấy mọi bề mặt cần thiết, khi hình học sản phẩm thay đổi hoặc khi quá trình kiểm tra cần tiếp cận nhiều mặt mà không cần đến một hệ thống lớn gồm các camera tĩnh.

Ultralytics YOLO có thể cung cấp tính năng phát hiện, phân đoạn, phân loại, xác định tư thế hoặc theo dõi trong một ngăn xếp kiểm tra tùy chỉnh. Các bộ công cụ thị giác công nghiệp từ Cognex, Keyence, MVTec, Zebra và Teledyne cung cấp hệ sinh thái phần cứng và công cụ đã được khẳng định. Các nền tảng thị giác như Landing AI và Robovision nhấn mạnh vào quy trình làm việc học tập có thể cấu hình. Giải pháp phù hợp nhất phụ thuộc vào việc tổ chức cần một sản phẩm kiểm tra đóng gói, một môi trường phát triển công nghiệp hay một lớp mô hình có thể tùy chỉnh.

Các tùy chọn phần mềm kiểm tra bằng robot#

Tên nhà cung cấp mô tả điểm khởi đầu, không phải hiệu suất được chứng minh. Mọi tùy chọn đều cần được thử nghiệm với các linh kiện, lỗi, tốc độ, bề mặt và đường đi của robot đại diện.

Khi nào robot cải thiện quy trình kiểm tra trực quan#

Robot có thể mang lại một số lợi thế:

• Một cảm biến có thể chụp nhiều mặt hoặc nhiều góc độ.
• Góc nhìn và khoảng cách làm việc có thể được lặp lại theo chương trình.
• Camera có thể tiếp cận các hốc hoặc tính năng bị khuất khỏi một trạm cố định.
• Các công thức kiểm tra có thể thay đổi theo biến thể sản phẩm.
• Một linh kiện có thể được quay trước hệ thống chiếu sáng được kiểm soát.
• Kết quả thị giác có thể được quy chiếu về tư thế của robot hoặc tọa độ sản phẩm.

Đánh đổi là độ phức tạp của hệ thống. Chuyển động của robot làm tăng thời gian chu kỳ, hiệu chuẩn, đi dây, rủi ro va chạm, mờ chuyển động, đồng bộ hóa và nhiều chế độ lỗi hơn. Nếu một góc nhìn cố định duy nhất giải quyết được câu hỏi về chất lượng, robot là không cần thiết.

Xác định yêu cầu kiểm tra theo tọa độ sản phẩm#

Liệt kê mọi bề mặt và tính năng phải được kiểm tra, dị thường nhỏ nhất có liên quan, biến động chấp nhận được, các vùng không thể tiếp cận và cách xử lý yêu cầu. Lập bản đồ từng yêu cầu với một góc nhìn và phương pháp tạo ảnh đã lên kế hoạch.

Sử dụng bảng độ phủ:

Điều này làm cho các điểm mù trở nên hiển thị. Nó cũng tách biệt quan sát của mô hình khỏi quy tắc chất lượng được áp dụng ở hạ nguồn.

Lên kế hoạch đồng thời cho góc nhìn và chuyển động#

Lập kế hoạch đường đi kiểm tra phải cân bằng giữa độ phủ, chất lượng hình ảnh, tầm với của robot, khoảng hở va chạm, giới hạn cáp và thời gian chu kỳ. Ghi lại tư thế camera, tiêu cự, độ phơi sáng, trạng thái chiếu sáng, tốc độ robot và tín hiệu kích hoạt chụp cho mọi góc nhìn.

Chụp khi chuyển động được kiểm soát đầy đủ cho phương pháp tạo ảnh. Đường đi dừng-và-chụp rất đơn giản nhưng có thể làm kéo dài chu kỳ. Việc kích hoạt trong khi di chuyển có thể cải thiện năng suất nhưng đòi hỏi ánh sáng và độ phơi sáng ngăn ngừa hiện tượng mờ, cộng với đồng bộ hóa chính xác giữa hình ảnh và tư thế robot.

Xác thực tính lặp lại sau khi làm ấm, thay đổi công cụ, bảo trì và độ rung dự kiến. Nếu camera được gắn trên robot, các dịch chuyển cơ học nhỏ có thể làm dịch chuyển vùng quan sát ngay cả khi mô hình vẫn hoạt động.

Hiệu chuẩn camera, robot và sản phẩm#

Hệ thống có thể cần ba mối quan hệ:

• Đặc tính nội tại của camera và hành vi của ống kính.
• Phép biến đổi từ camera sang robot hoặc từ camera sang công cụ.
• Tư thế sản phẩm trong bộ gá hoặc hệ tọa độ robot.

Hiệu chuẩn cho phép một lỗi được định vị trong hình ảnh được báo cáo trên bề mặt sản phẩm hoặc vùng vật lý chính xác. Xác định bài kiểm tra chấp nhận, lưu trữ các phiên bản hiệu chuẩn và chỉ định các sự kiện kích hoạt hiệu chuẩn lại.

Đối với bộ gá linh hoạt, bước đăng ký có thể định vị sản phẩm hoặc các tính năng tham chiếu trước. Không giả định rằng chỉ riêng tư thế được lệnh của robot chứng minh được bề mặt kiểm tra xuất hiện ở đâu trong hình ảnh.

Chọn tác vụ thị giác máy tính#

Sử dụng phân loại cho góc nhìn được kiểm soát chặt chẽ với một tập hợp nhỏ các trạng thái tổng thể. Sử dụng phát hiện khi các lỗi hoặc thành phần phải được khoanh vùng dạng hộp. Sử dụng phân đoạn khi hình dạng và diện tích lỗi quan trọng hoặc ranh giới không đều. Sử dụng tư thế hoặc điểm khóa cho các tính năng hình học và đăng ký. Các công cụ đo lường truyền thống có thể vẫn được ưu tiên cho các cạnh sắc nét, tất định và kích thước được hiệu chuẩn.

Hệ thống lai có thể sử dụng thị giác cổ điển cho hình học và mô hình học máy cho diện mạo biến đổi. Mục tiêu là một hệ thống kiểm tra có thể xác minh, không phải là việc sử dụng tối đa học máy.

Ultralytics Platform hỗ trợ chú thích tập dữ liệu, đào tạo, so sánh mô hình và triển khai cho các quy trình làm việc Ultralytics YOLO. Tổ chức tập dữ liệu theo sản phẩm, bề mặt, góc nhìn, ánh sáng, đường đi của robot và loại lỗi để quá trình đánh giá phản ánh đúng công thức hoàn chỉnh.

Hợp nhất kết quả qua các góc nhìn#

Mỗi hình ảnh được chụp phải mang mã định danh đơn vị, công thức, mã định danh góc nhìn, tư thế robot, dấu thời gian, phiên bản mô hình và phiên bản hiệu chuẩn. Ứng dụng tổng hợp các quan sát ở cấp độ góc nhìn thành kết quả ở cấp độ đơn vị.

Xử lý rõ ràng các quan sát trùng lặp. Vết xước nhìn thấy từ hai góc độ không được tự động trở thành hai lỗi. Ngược lại, sự bất đồng giữa các góc nhìn có thể cho thấy hiện tượng phản chiếu, che khuất, lỗi hiệu chuẩn hoặc một dị thường khó khăn cần được xem xét.

Giữ ít nhất ba trạng thái: đạt, không đạt và xem xét/không có sẵn. Việc ép buộc trạng thái đạt hoặc không đạt khi thiếu góc nhìn hoặc chất lượng hình ảnh kém tạo ra rủi ro tiềm ẩn.

Xác thực độ phủ, phát hiện và cách xử lý#

Tách biệt ba câu hỏi:

1. Độ phủ: Công thức có thu được hình ảnh chấp nhận được của mọi vùng yêu cầu không?
2. Phát hiện: Phương pháp thị giác có xác định đúng tình trạng hiển thị có liên quan không?
3. Cách xử lý: Quy tắc và quy trình làm việc có đưa ra quyết định đúng đắn ở cấp độ đơn vị không?

Kiểm tra với các lỗi đại diện được đặt trên các bề mặt và tại ranh giới độ phủ. Bao gồm các sản phẩm tốt với biến thể thẩm mỹ bình thường, ô nhiễm, phản xạ, thay đổi bộ gá và các tính năng đã sửa chữa. Chia tách quá trình đánh giá theo lô sản xuất hoặc thời gian để các ảnh chụp gần như giống hệt nhau không bị rò rỉ giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra.

Các số đo vận hành bao gồm lỗi bỏ sót, từ chối nhầm, tỷ lệ xem xét, góc nhìn không có sẵn, thời gian chu kỳ, can thiệp thủ công, lỗi hiệu chuẩn và thời gian chẩn đoán sự kiện. Báo cáo kết quả theo sản phẩm, bề mặt, lỗi và góc nhìn thay vì chỉ một số liệu tổng hợp duy nhất.

Tích hợp với hệ thống chất lượng#

Kết quả kiểm tra phải được ánh xạ tới một cách xử lý có kiểm soát như đạt, xem xét, làm lại hoặc từ chối. Ghi lại lý do và phiên bản công thức. Tích hợp với danh tính đơn vị và hệ thống chất lượng hoặc sản xuất để kết quả thuộc về đúng sản phẩm.

Giới hạn hình ảnh được lưu giữ theo mục đích và chính sách. Một số tổ chức chỉ giữ lại các đơn vị bị lỗi hoặc được lấy mẫu; những tổ chức khác cần khả năng truy xuất nguồn gốc rộng hơn. Xác định quy tắc trước khi sản xuất, bao gồm quyền truy cập và xóa.

An toàn và phục hồi#

Chuyển động của robot phải nằm dưới hệ thống an toàn ô làm việc và robot đã được xác thực. Thị giác học máy không được trình bày như là biện pháp kiểm soát bảo vệ trừ khi nó là một phần của chức năng an toàn được thiết kế và đánh giá phù hợp.

Thiết kế khả năng phục hồi cho hình ảnh bị thiếu, bộ kích hoạt bị lỗi, camera không có sẵn, góc nhìn không thể tiếp cận, lỗi hiệu chuẩn, hết thời gian chờ mô hình và lỗi robot. Sau khi phục hồi, đảm bảo hệ thống biết những góc nhìn nào vẫn hợp lệ và những góc nhìn nào phải được chụp lại.