آلة الفحص البصري

حققت تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي وأساليب التعلم العميق تقدما كبيرا في العقد الماضي. اليوم، يتم استخدامه على نطاق واسع لتصنيف الصور، والتعرف على الوجه، والتعرف على الأشياء داخل الصور. إذًا، ما هو التعلم العميق بالضبط؟ كيف يتم تطبيق التعلم العميق في مرئي تقتيش?ما هو التعلم العميق؟التعلم العميق هو فرع من تقنيات التعلم الآلي الذي يتكون من مصنفات مبنية على شبكات عصبية اصطناعية. المبدأ الكامن وراء ذلك هو تعليم الآلات التعلم من خلال الأمثلة to توفيرe أمثلة مصنفة لأنواع محددة من البيانات للشبكة العصبية. يقوم النموذج باستخراج الأنماط الشائعة من هذه الأمثلة وتحويلها إلى نموذج شبكة عصبية يحتوي على هذه المعلومات، مما يساعد في تصنيف المعلومات التي يتم الحصول عليها في المستقبل.يمكن للفحص البصري المعتمد على تقنية التعلم العميق تحقيق التوطين والتمييز بين العيوب والتعرف على الأحرف والمزيد، ومحاكاة الفحص البصري البشري أثناء التشغيل. Wماذا يعني هذا في الواقع؟ على سبيل المثال، إذا أردنا إنشاء صورة مرئية تقتيش برنامج لفحص بطاريات الليثيوم، نحن بحاجة إلى تطوير خوارزمية قائمة على التعلم العميق وتدريبه باستخدام أمثلة للعيوب التي يجب اكتشافها. ومع بيانات العيوب، ستقوم الشبكة العصبية في النهاية باكتشافها دون أي تعليمات إضافية.مرئي تقتيش أنظمة يعتمدون على التعلم العميق وهم بارعون في اكتشاف العيوب ذات الخصائص المعقدة. لا يمكنها معالجة عيوب السطح والمظهر المعقدة فحسب، بل يمكنها أيضًا تعميم وتصور سطح بطاريات الليثيوم.ما هي الشبكة العصبية التلافيفية؟عندما يتعلق الأمر بالبصرية تقتيش مرتكز على التعلم العميق، التكنولوجيا الأكثر شيوعًا هي الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). إذًا، ما هي شبكة CNN بالضبط؟تمتلك الشبكة العصبية التلافيفية، أو CNN، ميزات خاصة تحتفظ بالمعلومات المكانية في الشبكة، مما يجعلها أكثر ملاءمة لمشاكل تصنيف الصور. مبادئها مستوحاة من البيانات البيولوجية من الرؤية البشرية، حيث تعتمد الرؤية على طبقات قشرية متعددة، وكل طبقة تتعرف على معلومات منظمة متزايدة التعقيد. ما ندركه يتكون من العديد من البكسلات الفردية؛ ومن ثم يتم التعرف على التراكيب الهندسية من هذه البكسلات، تليها عناصر أكثر تعقيدًا، مثل الأشياء والوجوه والأجسام البشرية والحيوانات.Kعين التكنولوجيا صورة مرئية بالذكاء الاصطناعي تقتيش يستخدم الشبكة العصبية التلافيفية، مع التركيز بشكل أكبر على سلاسل الشبكة، وتصميم طرق شبكة متتالية مختلفة مصممة خصيصًا لسيناريوهات مختلفة، والتي تعكس بدقة ميزات الصورة لتعزيز الدقة أثناء الرؤية تقتيش.كيفية دمج مرئيات الذكاء الاصطناعي تقتيش نظام؟01 المتطلبات Cتوضيحدمج ان الذكاء الاصطناعي البصري تقتيش نظام يبدأ عادةً بالتحليل التجاري والفني. أولاً، من الضروري توضيح أنواع العيوب التي يجب على النظام اكتشافها وتحت أي ظروف بيئية سيتم استخدامه.02 جمع البيانات وإعدادهاقبل تطوير أ تعلم عميق النموذج، يجب جمع البيانات وإعدادها. قامت Keye Technology ببناء مكتبة خوارزمية قوية وغنية خلال أكثر من عقد من التطوير والتحسين المستمر. عند مواجهة فحص المنتجات الجديدة، يمكن الاستفادة من مكتبة الخوارزمية للتعلم التزايدي/النقل، حيث تتم إضافة عدد صغير من العينات الجديدة إلى نتائج التدريب الأصلية، مما يقلل بشكل كبير من وقت التدريب على المنتجات الجديدة ويتيح التعلم السريع.03 التدريب والتقييمبعد جمع العينات الجديدة، فإن الخطوة التالية هي التدريب والتحقق من صحة وتقييم أداء ودقة نتائج النموذج.04 النشر والتحسينعند نشر البصرية تقتيش من الضروري النظر في كيفية توافق بنية نظام البرمجيات والأجهزة مع قدرة النموذج.حالات تطبيقية للذكاء الاصطناعي البصري تقتيش الأنظمةحاويات التغليف: مناسبة لمراقبة جودة المنتجات، وتستخدم للكشف عن العيوب الخارجية مثل البقع السوداء، والنتوءات، والفجوات، وأرقام العفن.بطاريات الليثيوم: في إنتاج بطاريات الليثيوم، غالبًا ما تحدث العيوب الشائعة مثل الثقوب والثقوب الرملية والخدوش وعدم التساوي واللحام غير السليم أثناء عمليات مثل لحام مسمار الختم ولحام الغطاء العلوي. 

مع التنفيذ السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي والتطور المستمر لصناعة الروبوت الذكي، آلات الفحص البصري يطلقون العنان لحيوية أقوى. الهيكل النموذجي ل معدات الفحص البصري يتكون التصميم بشكل أساسي من خمسة أجزاء، وهي: الإضاءة، والعدسة، والكاميرا، والحصول على الصور، ووحدات أجهزة الكمبيوتر. ما هو الفحص البصري؟نظام التفتيش البصري يشير إلى استخدام منتجات الرؤية الآلية (أي أجهزة التقاط الصور، مقسمة إلى CMOS وCCD) لتحويل الهدف الملتقط إلى إشارة صورة، والتي يتم إرسالها إلى نظام معالجة صور مخصص وتحويلها إلى إشارة رقمية تعتمد على توزيع البكسل، السطوع واللون وغيرها من المعلومات؛ يقوم نظام الصور بإجراء عمليات مختلفة على هذه الإشارات لاستخراج ميزات الهدف، ثم يتحكم في إجراءات المعدات في الموقع بناءً على نتائج التمييز.  عملية التخصيص للنظام البصري1. اختبار البرمجياتالعملية الدورية للتأكد من صحة العمليات البرمجية وعلاقات منطق التطبيق الصحيحة، واكتشاف نقاط الضعف في النظام، وإجراء تعديلات البحث والتطوير، واختبار التحقق.2. اختبار الأجهزةقم بإجراء اختبار موثوقية الأجهزة على الجهاز نفسه (اختبار التقادم، واختبار التوافق، واختبار معدل الفشل) والبيئة لتحديد ما إذا كان يمكن تشغيل البرنامج في بيئات تكوين أجهزة متعددة.3. اختبار التصحيح المشتركاختبر وظيفة تصحيح الأخطاء المشتركة للبرامج والأجهزة للتحقق من صحة منطق اتصالات الإشارات الكهربائية والبرمجيات ومصدر الضوء والكاميرا ووظائف تشغيل الأجهزة الأخرى مثل التصوير الفوتوغرافي والمسح الضوئي، بالإضافة إلى إحصائيات نتائج الكشف.4. اختبار النموذج التركيز على الاختبار الوظيفي، واختبار الأداء، وتقييم مؤشرات النموذج، وتحليل نتائج المؤشرات للنموذج.  كيفية إجراء اختبار نظام الفحص البصري؟متطلبات العملاءنوع التطبيق: فهم التغييرات في معايير اختبار المنتج والأبعاد الخارجية والعوامل الأخرى التي تؤثر على الاختبار بدقة وتفصيل، وتقييم ما إذا كان بإمكانها تلبية المتطلبات بشكل مبدئي.متطلبات المرحلة: متطلبات العملاء لكفاءة الفحص البصري، وتحديد الوقت اللازم لخطوات الفحص البصري.متطلبات الدقة: التحكم في دقة اكتشاف عيوب المنتج.مساحة التثبيت: تأكد من وجود أي قيود على تركيب المعدات المرئية في بيئة الموقع. Cالتصميم التصوريتحليل المتطلبات: تنظيم متطلبات العملاء الرئيسية وتحليل جدواها.تصميم الأجهزة: اختيار منصة النظام البصري، والكاميرا، والعدسة، ومصدر الضوء.تصميم البرامج: استخدم برامج مرئية تابعة لجهة خارجية أو قم بتطوير برامج معالجة مرئية بشكل مستقل.التحقق من الجدوى: إعداد بيئات البرامج والأجهزة، وتخصيص واجهات التفاعل بين الإنسان والحاسوب، وإجراء اختبارات أولية لتحديد ما إذا كان بإمكانها تلبية احتياجات العملاء. نشر الخوارزميةتطوير النظام الأساسي السحابي: جمع عينات من صور عيوب المنتج، وتحميل الصور وتخزينها، وتحديد الصور، والتعليق عليها، وتحميلها، وتدريبها، واختبارها، وتحسينها، وتطبيقها. 

جارٍ النشر أنظمة الفحص البصري أصبح الخيار الأول لشركات التصنيع لتحويل فحص الجودة وتحسين جودة المنتج. ومع ذلك، فإن الشركات التي ليست على دراية بمعدات الفحص البصري غالبًا ما يكون لديها بعض سوء الفهم حول قيمتها معدات الفحص البصري عند الاختيار. واليوم سنلخص عدة أنواع من المشاكل التي تواجه الشركات في كيفية الاختيار آلات الفحص البصري والأنظمة.     سؤال: إذا كان بإمكان جهاز واحد فحص جميع المنتجات؟ لا هذا ليس مستحيل. إذا أرادت شركة ما شراء مجموعة من معدات الفحص البصري التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لاختبار جميع منتجاتها، فهذا غير ممكن في هذه المرحلة.   على الرغم من أن معدات الفحص البصري المدعمة بالذكاء الاصطناعي متوافقة، إلا أنها تحتوي على مجموعة من المتطلبات الخاصة بمواصفات المنتج. حاليًا، تمتلك العديد من شركات التصنيع مجموعة واسعة من المنتجات، وتتطلب المنتجات ذات المواد والأشكال والأحجام المختلفة مصادر ضوء وكاميرات وخوارزميات مختلفة.     يتمتع الكشف البصري للصور Keye AI بدرجة معينة من التوافق، لكن المنتجين يختلفان بشكل كبير ومن الصعب أيضًا تحقيق التوافق الكامل. معدات الفحص البصري لأغطية الزجاجات متوافقة مع منتجين بفارق ارتفاع لا يزيد عن الثلث وفرق عرض لا يزيد عن النصف، ولا توجد أغطية غير منتظمة. سواء كان فرق الارتفاع أو العرض كبيرًا جدًا، فإن استخدام نفس المعدات للفحص سيؤثر على جودة المصنع النهائية. تعد الحلول المخصصة بناءً على خصائص المنتج ضرورية لضمان جودة المصنع للمنتج.     سؤال: هل يؤدي وضع معايير اختبار عالية بشكل مفرط إلى انخفاض معدل العائد؟ نعم. بعض شركات التصنيع، عند شراء أنظمة فحص الرؤية، لا تضع متطلبات التفتيش بناءً على الوضع الفعلي ومعايير القبول للمؤسسة، ولكنها بدلاً من ذلك تستخدم المعايير النظرية لتطوير معايير التفتيش. أخيرًا، عند تصحيح الأخطاء والتشغيل، وجد أن معدل الإنتاجية كان منخفضًا جدًا، وأن نظام الفحص البصري لم يكن دقيقًا بدرجة كافية. في الواقع، يعود هذا النوع من المشاكل إلى استخدام معايير فائقة الجودة عديمة الفائدة. يجب على الشركات تطوير معايير الاختبار بناءً على المواقف الفعلية، وزيادة عناصر الاختبار بشكل مناسب لتحسين معايير الاختبار، وتحسين جودة المنتج، والحفاظ على القدرة التنافسية في السوق.   سؤال: هل تنعكس قيمة أنظمة الفحص البصري فقط في تقليل تكاليف العمالة؟ لا ليس كذلك. مجموعة معدات الفحص البصري بالذكاء الاصطناعي لا توفر تكاليف العمالة فحسب، بل تقلل أيضًا من تكاليف التشغيل للمؤسسات. لتحسين الكفاءة، غالبًا ما تختار الشركات المعدات الآلية لتحل محل العمل اليدوي، الأمر الذي لا يحسن القدرة الإنتاجية والجودة فحسب، بل يقلل أيضًا من تكاليف التشغيل. معدات الفحص البصري للصور AI من Keye على خط إنتاج واحد يمكن أن يساعد الشركات على توفير 3-5 من موظفي التفتيش وضمان معايير جودة المنتج الموحدة، مما يعزز اعتراف العملاء بالمؤسسة. فيما يتعلق بتكاليف التشغيل، لعب الكشف البصري للصور المدعم بالذكاء الاصطناعي من Keye دورًا أكثر أهمية. على سبيل المثال، يمكن للفحص البصري للزجاجات بيع المنتجات المؤهلة مباشرة بعد الفحص، ويمكن معالجة المنتجات المعيبة التي تمت إزالتها أو إعادة استخدامها. يمكن تنويع قيمة المنتج وتعظيمه.       سؤال: هل يمكن استخدام النظام البصري للإنتاج العالي؟ يُقترح استخدامه، لكن ذلك يعتمد على الوضع التجاري للمؤسسة. إن المخرجات الكبيرة هي في الواقع أكثر ملاءمة لاختيار نظام الفحص البصري. من استراتيجية التطوير طويلة المدى للمؤسسات، يتميز الاختبار اليدوي بالسرعة المحدودة والكفاءة المنخفضة، وهو أكثر ملاءمة لاستخدام المعدات الآلية للاختبار بكميات كبيرة. على الرغم من أن بعض المنتجات الفردية لها قيمة منخفضة، إلا أن استخدام الفحص البصري اليدوي قد يؤدي إلى عمليات فحص مفقودة أو خاطئة. إذا تم العثور على المنتجات في أيدي الشركات النهائية ولا تستوفي المعايير، فقد تختار إعادتها، مما يتسبب في خسائر معينة للمؤسسة. بمرور الوقت، هذا لا يفضي إلى التطوير طويل المدى للمؤسسة. لذلك، عندما يكون حجم إنتاج منتجات المؤسسة كبيرًا، فمن المستحسن اختيار معدات الفحص البصري. استثمار واحد يمكن أن يفيد المؤسسة مدى الحياة.     لذلك، فإن اختيار الشركات لمعدات الفحص البصري بالذكاء الاصطناعي ليس مظهرًا مباشرًا للجودة العالية. فقط من خلال الاستخدام المعقول لأنظمة الفحص البصري المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحكم في جودة المنتج والقضاء بشكل فعال على تدفق المنتجات المعيبة، يمكننا تجنب الشكاوى من العملاء النهائيين وكسب ثقتهم في المؤسسة.    

خوارزمية ذكاء اصطناعي عالية الدقة، تلبي مئات سيناريوهات التقسيم الفرعيفحص عيوب مظهر المنتجتستخدم بشكل رئيسي لعيب مظهر المنتج نظام التفتيش البصري في المجال الصناعي، بما في ذلك البقع السوداء والخدوش والأضرار والأجسام الغريبة وتغير اللون والتشوه والمواصفات والمرحلة الثالثة والرموز الشريطية لمنتج EAN وما إلى ذلكمجال التقديمفحص رؤية الآلة لجسم الزجاجة بغطاء الزجاجة، وتشكيل الزجاجة، وتغليف الأكواب، والحشو، وترميز الرش (مفقود، ضبابي، غير مشفر بالرش)، وتغليف الكحول، والوعاء، وتغليف الأدوية؛ الأقمشة غير المنسوجة، القماش الأرضي، قماش الدنيم، القماش المطرز؛ المكثفات، وشاشات الإضاءة، والمكونات الإلكترونية، وأغطية التدريع، والموصلات؛ مجموعة أدوات الاختبار الذاتي لكوفيد-19، والقفازات، وكوب القياس، والمحقنة، وعصا اختبار الحمل، وما إلى ذلك.تحليل جودة الحبوبحلول آلية وقائمة على المعلومات وذكية لتحليل الحبوب غير المكتملسلسلة KVS-G آلة فرز جودة الحبوب يتكون من نظام مرئي ونظام برمجي وهياكل نمطية أخرى. عندما تدخل الحبوب مجال رؤية الكاميرا، يتم تصويرها ويتم الحصول على خصائص الحبوب الكاملة بشكل شامل من خلال خوارزميات التسجيل. تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على السمات لتحديد ما إذا كانت هناك مشكلات مثل بقع المرض والعفن والنمو والتلف وتآكل الحشرات.مجال التقديمتحليل جودة المنتجات الزراعية المستقرة مثل الأرز والذرة والقمح وبذور البطيخ والصنوبر وخشب اللوز وحبوب البن وغيرها، مصنفة ومحصودة حسب المعايير الوطنية، مفصولة وموزنة (اختياري) لأنواع مختلفة. إعادة تدوير الموارداستنادًا إلى تصنيف خوارزمية الذكاء الاصطناعي وخوارزمية مطابقة القالب وخوارزمية المعالجة المسبقة للبيانات وغيرها من التقنيات، يمكن لـ Keye Technology تحديد المواد التي يحتاج العملاء إلى تصنيفها بدقة من المواد المختلطة والمكدسة واللاصقة والتالفة والكثيفة، وفرزها بدقة.مجال التقديمتصنيف نفايات البناء، نفايات المطبخ، النفايات الصناعية، البلاستيك المعاد تدويره، النفايات المنزلية، الخ.