Triển khai camera AI tại nhà máy liệu có dễ dàng?

Triển khai camera AI tại nhà máy liệu có dễ dàng?

Thường thì, kỹ sư động hóa muốn sử dụng thị giác máy và trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao tốc độ và độ chính xác kiểm tra, tăng hiệu suất dây chuyền sản xuất và loại bỏ các kiểm tra thủ công. Tuy nhiên, một quan niệm sai lầm phổ biến là triển khai công nghệ này rất phức tạp và đòi hỏi kiến thức kỹ thuật cao hoặc sự hỗ trợ từ các chuyên gia về thị giác máy. Vậy liệu điều này còn đúng đến ngày nay?
Hiện tại, việc sử dụng AI trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ sự xuất hiện của các công nghệ mới như Edge Learning. Egde Learning là một phần của AI, trong đó quá trình xử lý diễn ra trực tiếp trên thiết bị hoặc thông qua việc sử dụng một thuật toán đã được huấn luyện trước. Với sự tối ưu hóa cho các yêu cầu tự động hóa trong nhà máy, hệ thống thị giác In-Sight 2800 sử dụng công nghệ Edge Learning để giải quyết nhanh chóng và dễ dàng nhiều ứng dụng. Hệ thống này có thể triển khai chỉ trong vài phút và không đòi hỏi kinh nghiệm sâu về học sâu (Deep Learning) hoặc thị giác máy. Là một công nghệ mới, có thể bạn còn có các câu hỏi xoay quanh Edge Learning và cách nó được triển khai trên In-Sight 2800. Dưới đây, chúng tôi đã tập hợp danh sách các câu hỏi thường gặp nhất và cung cấp câu trả lời cho chúng.

1. Trình độ chuyên môn nào là cần thiết để sử dụng công nghệ Edge Learning?

Bất kỳ ai trong nhà máy đều có thể thiết lập Edge Learning - từ kỹ sư dây chuyền, giám sát viên kỹ thuật, kỹ sư quy trình cho đến kỹ sư kiểm tra chất lượng. Điều quan trọng không phải là kiến thức về thị giác máy, mà là kiến thức về sản phẩm. Nếu bạn hiểu được những yếu tố gây ra lỗi trong bộ phận của bạn hoặc những yếu tố nào có thể chấp nhận được, hay những bộ phận nào cần được phân loại vào nhóm nào, thì bạn đã có đủ kiến thức để sử dụng phương pháp Edge Learning.

Sử dụng Edge Learning không đòi hỏi bạn phải là một chuyên gia về thị giác máy. Điều quan trọng là bạn có hiểu biết về quy trình sản xuất và kiến thức về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm. Bằng cách áp dụng kiến thức này vào việc thiết lập Edge Learning, bạn có thể xác định và phân loại các bộ phận, nhận dạng các lỗi và tìm hiểu cách cải thiện hiệu suất và chất lượng. Với phương pháp Edge Learning, người dùng không cần phải trở thành chuyên gia về thị giác máy, mà chỉ cần áp dụng kiến thức về sản phẩm vào quá trình thiết lập. Điều này giúp mọi người trong nhà máy có thể tham gia triển khai và sử dụng công nghệ này một cách dễ dàng và hiệu quả.

2. Mất bao lâu để đào tạo một người sử dụng tính năng Edge Learning trên In-Sight 2800?

Tìm hiểu toàn bộ khả năng của In-Sight 2800 có thể mất vài giờ. Nhưng học cách sử dụng các khả năng cơ bản của nó mất rất ít thời gian. Một kỹ sư có thể kết nối cắm hệ thống, lắp đặt camera hướng vào phần họ muốn kiểm tra, chụp ảnh đào tạo và tạo ra kết quả hữu ích trong vòng chưa đầy mười phút.

Camera IS2800 tích hợp công nghệ Edge Learning

Camera IS2800 tích hợp công nghệ Edge Learning

In-Sight 2800 được thiết kế để sử dụng trong nhà máy và một yếu tố quan trọng của thiết kế đó là môi trường phát triển EasyBuilder chỉ và nhấp chuột. Giao diện trực quan cung cấp phản hồi cần thiết để tối ưu hóa quy trình, đồng thời cho phép người dùng thử nghiệm hiệu ứng của nhiều lựa chọn khác nhau, chẳng hạn như các màu ánh sáng khác nhau (đỏ, lục, lam, trắng) hoặc các điểm lấy nét.

3. Làm thế nào là khó khăn để thiết lập một hình ảnh?

In-Sight 2800 giúp dễ dàng tối ưu hóa diện mạo của bộ phận hoặc khu vực bạn quan tâm. Ở mốc 00:30, video dưới đây trình bày cách thực hiện.

4. Phân loại sản phẩm diễn ra như thế nào?

Quá trình phân loại (classification) là một phương pháp hữu ích trong kiểm tra các bộ phận. Trong quá trình kiểm tra, các danh mục phân loại thường là OK/NG (đạt/không đạt), để phân biệt các bộ phận có thể chấp nhận được và không chấp nhận được bằng cách phát hiện các khuyết tật. Việc phân loại cũng có thể liên quan đến việc sắp xếp các sản phẩm vào các danh mục khác nhau, ví dụ như các biến thể của bộ phận hoặc các cấu hình khác nhau của một bộ chứa chứa nhiều đối tượng.

Phân loại sản phẩm với Edge Learning

Phân loại sản phẩm với Edge Learning

5. Ví dụ về cách sử dụng phân loại dựa trên Edge Learning là gì?

Giả sử sản phẩm của bạn là một hộp đựng bao gồm một cái muỗng để đo lượng bên trong. Mỗi hộp phải có một và chỉ một muỗng đi kèm. Khi các thùng chứa đi xuống băng tải, các muỗng có thể ở nhiều góc độ khác nhau hoặc bị che khuất một phần bởi các vật chứa trong hộp.

Chỉ cần chụp ba hoặc bốn hình ảnh của từng điều kiện bằng In-Sight 2800 (hoặc tải lên các hình ảnh hiện có): không có muỗng, một muỗng, nhiều hơn một muỗng và đánh dấu điều kiện nào được chấp nhận và điều kiện nào không. In-Sight 2800 sẽ tự đưa ra quyết định về cách phân biệt những thứ này và giao diện EasyBuilder sẽ cho bạn thấy mức độ tự tin của nó đối với việc phân loại.

Ví dụ về ứng dụng Edge Learning

Ví dụ về ứng dụng Edge Learning

Nếu bạn phân loại sai một trong các hình ảnh, bạn sẽ thấy mức độ tin cậy giảm xuống và bạn có thể chạy phân tích sâu hơn để tìm hiểu lý do. Có lẽ bạn đã bỏ lỡ một muỗng trong một trong các lon và dán nhãn hình ảnh đó là “không có muỗng”. Gắn nhãn lại hình ảnh đó dưới dạng điều kiện một muỗng và mức độ tin cậy sẽ tăng trở lại.

Sau khóa đào tạo ngắn này, In-Sight 2800 sẽ phân loại chính xác từng thùng chứa. Nó có thể đưa ra cảnh báo, lưu trữ dữ liệu hoặc gửi thông tin xuống dòng để các thùng chứa không được chấp nhận được chuyển hướng. Sau đó, nó cung cấp cho bạn bảng phân tích thống kê hữu ích để cải tiến quy trình.

6. Tôi có thể triển khai công nghệ này với đội ngũ nhân viên hiện tại của mình không?

Sử dụng In-Sight 2800 không yêu cầu kiến thức chuyên môn. Kiến thức duy nhất cần có là kiến thức mà nhân viên của bạn đã có: điều gì phân biệt bộ phận chấp nhận được với bộ phận không thể chấp nhận được, sản phẩm của bạn thuộc loại nào và khi thay đổi sản phẩm yêu cầu cập nhật kiểm tra và đào tạo lại In-Sight 2800 trong thời gian ngắn.

Vì vậy, bất kỳ ai làm việc trên dây chuyền hoặc sàn nhà máy của bạn đều có thể sử dụng In-Sight 2800 chỉ với vài phút cần thiết để làm quen với giao diện.

Giao diện phần mềm In-sight Suit

Giao diện phần mềm In-sight Suit

7. Làm cách nào để tích hợp In-Sight 2800 vào dây chuyền hiện tại của tôi?

In-Sight 2800 có mọi thứ bạn cần để vận hành ngay lập tức. Nó bao gồm một cảm biến có độ phân giải cao, bộ xử lý nhanh, ánh sáng nhiều màu, tùy chọn cho ống kính chất lỏng tốc độ cao và giao diện trỏ và nhấp trực quan. Ngoài ra, tất cả những gì hệ thống cần là nguồn điện và kết nối dữ liệu. Nó có thể được thiết lập và chạy trong vài phút, và kích thước nhỏ gọn của nó được thiết kế để phù hợp với cả những đường dây bị hạn chế về không gian nhất.

8. Tìm hiểu cách triển khai In-Sight 2800 theo 6 bước:

 
Nếu bạn muốn tìm hiểu về Tự động hóa trong nhà máy và Các giải pháp kiểm tra ngoại quan sản phẩm, hãy liên hệ với chúng tôi. Với phương châm làm việc chuyên nghiệp, tận tâm Bảo An Automation luôn cam kết mang tới cho khách hàng sản phẩm với chất lượng tốt nhất với giá thành hợp lý và đảm bảo giao hàng đúng tiến độ.
 
 35      17/02/2024

  Bảo An Automation

CÔNG TY CP DỊCH VỤ KỸ THUẬT BẢO AN
Văn phòng và Tổng kho Hải Phòng: Khu dự án Vân Tra B, An Đồng, An Dương, Hải Phòng, Việt Nam
Văn phòng và Tổng kho Hà Nội: Số 3/38, Chu Huy Mân, Phúc Đồng, Long Biên, Hà Nội, Việt Nam
Văn phòng và Tổng kho Hồ Chí Minh: Số 204, Nơ Trang Long, phường 12, Bình Thạnh, Hồ Chí Minh, Việt Nam
Nhà máy: Khu dự án Vân Tra B, An Đồng, An Dương, Hải Phòng, Việt Nam
Hotline Miền Bắc: 0936 985 256
Hotline Miền Nam: 0936 862 799
Giấy CNĐKDN: 0200682529 - Ngày cấp lần đầu: 31/07/2006 bởi Sở KH & ĐT TP HẢI PHÒNG
Địa chỉ viết hóa đơn: Số 3A, phố Lý Tự Trọng, P. Minh Khai, Q. Hồng Bàng, TP. Hải Phòng, Việt Nam
Điện thoại: 02253 79 78 79
 Thiết kế bởi Công ty Cổ Phần Dịch Vụ Kỹ Thuật Bảo An
 Email: baoan@baoanjsc.com.vn -  Vừa truy cập: 18 -  Đã truy cập: 122.401.806
share