عند مواجهة عيوب في الزجاجات والأغطية والقش وما إلى ذلكما هي طرق الاختبار التي تعرفها؟التعرف على العين البشرية؟ صيد التسرب؟لكن هل تعلم أن هذه الطريقة تتمتع بمعدل اكتشاف كاذب مرتفع جدًا؟هل هناك طريقة كشف آمنة وفعالة؟لقد وجدت مجموعة من الرواد المبتكرين الإجابةكشف العيوب البصرية بالذكاء الاصطناعيمن الفحص اليدوي إلى فحص الرؤية التقليدي، ومن ثم إلى الذكاء الاصطناعي، ثورة تكنولوجيا الكشف عن العيوبقبل فحص العيوب البصرية بالذكاء الاصطناعي تم تطوير المخطط، واعتمد اكتشاف العيوب في حاويات التغليف، مثل البقع السوداء والأوساخ وحواف الوميض والمواد المفقودة في زجاجات المشروبات، بشكل أساسي على الفحص اليدوي. في مواجهة العمل المتكرر عالي الكثافة، يؤدي الفحص اليدوي حتمًا إلى حدوث أخطاء، وعندما تنشأ مشاكل عيوب جديدة، يصعب على الأشخاص التعرف عليها بشكل فعال وسريع.ومع ذلك، فإن بيئة السوق شديدة التنافسية، ولا يُسمح حتى بوجود 0.1% من عيوب المنتج. من أجل ضمان الجودة العالية للمنتجات في الإنتاج، يجب استخدام حلول أكثر كفاءة للكشف عن العيوب. في مواجهة الطلب الملح في السوق، ركزت Keye Technology على مجالات مجزأة في العقد الماضي ونجحت في تطوير حلول متنوعة للكشف عن العيوب البصرية بالذكاء الاصطناعي، مما يجعلها رائدة العالم في تكنولوجيا الكشف عن العيوب. KeyeTech، شريك محترف في مجالات الرؤية المجزأةبالمقارنة مع حلول الكشف التقليدية، تتبنى Keye اكتشاف العيوب البصرية بالذكاء الاصطناعي. عندما تواجه احتياجات جديدة للكشف عن العيوب، ليست هناك حاجة لاستبدال المعدات. وبدلاً من ذلك، يجب أخذ عينات من العيوب الجديدة وتصنيفها وتدريبها، ثم يتم تحميل البيانات إلى النظام الأساسي السحابي لتطوير قوالب الكشف. عند الاستخدام، يمكن استرجاع قوالب الكشف المقابلة لضمان إنتاج مستقر. بالإضافة إلى وجود وظائف الكشف مثل البقع السوداء والأوساخ والنتوءات والمواد المفقودة وأرقام طراز المصنع، فإن معدات الكشف عن العيوب البصرية Keye AI ويمكنه أيضًا حساب المنتجات المؤهلة ومعالجتها. وفي الوقت نفسه، فهو متوافق أيضًا مع اكتشاف العيوب بأحجام مختلفة من أغطية الزجاجات، مما يحقق عملاً فعالاً باستخدام جهاز واحد فقط. في الوقت الحاضر، تستخدم أكثر من 2000 شركة حول العالم معدات Keye's AI للكشف عن العيوب البصرية. وراء هذا الإنجاز ليس فقط نتيجة سعي Keye النهائي للتكنولوجيا، ولكن أيضًا انعكاس لإحساس KeyeTech القوي بالمسؤولية الاجتماعية.احصل على المزيد من مقاطع الفيديو الخاصة بـ KeyeTech على Youtube.
توجد حاليًا ثلاث طرق للفحص في إنتاج حاويات التغليف البلاستيكية. الأول هو الفحص اليدوي التقليدي، الذي يكتشف العيوب في المنتج من خلال مراقبة العين. والثاني هو فحص رؤية الآلة، والذي يعتمد على الخوارزميات التقليدية. والثالث هو الأحدث نظام الفحص البصري لخوارزمية الذكاء الاصطناعي. مع تزايد متطلبات الجودة لمنتجات التعبئة والتغليف في الصناعة العالمية، ستصبح كفاءة فحص العيوب أيضًا أكثر صرامة. سنقوم أدناه بمقارنة العديد من طرق الاختبار الحالية، والتي ستساعد الأشخاص في العثور على طريقة الاختبار المناسبة لتلبية متطلبات الجودة بشكل أفضل وتقليل تكاليف تشغيل المؤسسة. نظرًا للعوامل الذاتية، والكفاءة المنخفضة، والقابلية للإرهاق، لا يمكن لفحص الرؤية اليدوي أن يضمن الكفاءة والاستقرار على المدى الطويل.الخوارزميات التقليدية فحص الرؤية لديها العديد من المعلمات وتعتمد بشكل كبير على موظفي تصحيح الأخطاء المحترفين. ضعف القدرة على التكيف، وارتفاع معدل الكشف الكاذب مع ضمان دقة الكشف، مما يؤدي إلى انخفاض كفاءة الكشف.تعلم عميق نظام فحص الرؤية بالذكاء الاصطناعي تمكن الآلات من تعلم الأنماط المتأصلة ومستويات تمثيل بيانات العينة، مما يمكّنها من الحصول على القدرة على التحليل والتعلم والتفكير المنطقي مثل البشر. أداء واستقرار ممتازان على المدى الطويل، مع دقة كشف فعالة. بشر يمتلك الفحص البصري معدلًا منخفضًا نسبيًا للتعرف على الألوان، وهو ما يتأثر بسهولة بعلم النفس البشري ولا يمكن قياسه كميًا. ومن ثم، يمكن قياس تمييز الألوان بالكشف عن الآلة. على سبيل المثال، يمكن للعين البشرية التعرف على 64 تدرجًا رماديًا فقط، وتتمتع الآلات بقدرة قوية على التعرف على التدرج الرمادي. حاليًا، يتم استخدام 256 مستوى من مستويات التدرج الرمادي بشكل عام، ويمكن أن يحتوي نظام الاكتساب على مستويات من التدرج الرمادي مثل 10 بت و12 بت و16 بت. دقة العيون ضعيفة، ولا يمكنها رؤية الأهداف الصغيرة بدقة عالية. يمكن للآلات مراقبة الأهداف على مستوى الميكرومتر، لكن العين البشرية لديها سرعة مراقبة بطيئة. إن الثبات البصري الذي يبلغ 0.1 ثانية يجعل من الصعب على العين البشرية رؤية الأهداف سريعة الحركة بوضوح. من ناحية أخرى، تتمتع الآلات بسرعة عالية، حيث يصل وقت الغالق إلى حوالي 10 ميكروثانية ومعدل إطارات الكاميرا عالي السرعة يزيد عن 1000. وتزداد سرعة المعالج، ويصبح نطاق العين البشرية ضيقًا. تتمتع أجهزة الضوء المرئي في نطاق 400 نانومتر - 750 نانومتر بنطاق كشف واسع، يتراوح من أطياف الأشعة فوق البنفسجية إلى الأشعة تحت الحمراء. يتمتع الفحص البصري البشري بقدرة ضعيفة على التكيف مع البيئة، وهناك العديد من المواقف التي يمكن أن تسبب ضررًا للناس. يتمتع فحص رؤية الماكينة بقدرة قوية على التكيف مع البيئة، ويمكن أيضًا إضافة أجهزة الحماية. دقة الكشف بالعين البشرية منخفضة ولا يمكن قياسها كميًا. رؤية الجهاز يتمتع بدقة عالية ويمكن أن يصل إلى مستوى الميكرومتر، مما يجعل من السهل قياسه. والاعتماد على الكشف البشري له أيضًا ذاتية أخرى وتأثير نفسي وتعب. من البيانات والتحليلات المذكورة أعلاه، يمكن ملاحظة أن استبدال الفحص البصري البشري بـ فحص رؤية الآلة سيكون الاتجاه السائد، خاصة مع الزيادة المستمرة في تكاليف العمالة في جميع أنحاء العالم. سواء كان ذلك من منظور تكاليف الإنتاج، أو معايير الإدارة، أو كفاءة الكشف، فإن الجيل الجديد من الفحص البصري لخوارزمية الذكاء الاصطناعي سوف يفضلها السوق. حاليًا، نظام الفحص البصري مدعوم بأحدث جيل من خوارزمية الذكاء الاصطناعي كيي لقد تم الاعتراف بها بشكل متزايد من قبل المزيد من العملاء في الأسواق المحلية والدولية، وأصبحت مؤسسة رائدة في الزجاجات البلاستيكية والأغطية والطباعة وغيرها من الصناعات. وفي الوقت نفسه، لعبت دورًا جيدًا في تعزيز الهبوط الحقيقي للذكاء الاصطناعي في سوق فحص التغليف.
فحص رؤية الآلة هو فرع سريع التطور من الذكاء الاصطناعي (AI). وفقا لتعريفات الرؤية الآلية من قبل قسم رؤية الآلة في جمعية مهندسي التصنيع (SME) وقسم رؤية الأتمتة التابع لجمعية صناعة الروبوتات (RIA)، الرؤية الآلية هي جهاز يستقبل ويعالج صورة كائن حقيقي تلقائيًا من خلال الأجهزة البصرية وأجهزة الاستشعار غير المتصلة للحصول على المعلومات المطلوبة أو للتحكم في الروبوت حركة. ببساطة، الرؤية الآلية تستخدم الآلات بدلاً من عيون الإنسان. تحاكي الرؤية الآلية العين للحصول على الصور، وتستخرج المعلومات من خلال التعرف على الصور ومعالجتها، وتكمل العملية أخيرًا من خلال جهاز التنفيذ. تقليدي تكنولوجيا فحص رؤية الآلة يتطلب تمثيل البيانات كمجموعة من الميزات أو إدخالها في نموذج التنبؤ للحصول على نتائج التنبؤ. ويتطلب ذلك استكمال إجراءات محددة، مما يجعل من الصعب التكيف مع احتياجات الإنتاج المرنة المستقبلية، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها أنواع العيوب معقدة ودقيقة، ويصبح من الصعب بشكل متزايد تطبيق ضوضاء الخلفية. بعد تجهيزها بوظيفة التعلم العميق للذكاء الاصطناعي، تقوم الرؤية الآلية بتحويل ميزات البيانات الأصلية إلى تمثيل ميزات عالي المستوى وأكثر تجريدًا من خلال تحويل الميزات متعدد الخطوات، وإدخالها أيضًا في وظيفة التنبؤ للحصول على النتيجة النهائية. يمكن للرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق أن تجمع بين كفاءة الرؤية الآلية ومرونة الرؤية البشرية في حالة مثالية، وبالتالي استكمال الكشف في بيئات متزايدة التعقيد، خاصة عندما تنطوي على انحرافات أو بيئات متطرفة، وتلبية المتطلبات الصارمة للمصب لدقة العيوب و عالمية.
