Triển khai AI tại nhà máy sản xuất liệu có dễ dàng?

Thông thường, các kỹ sư động hóa muốn sử dụng thị giác máy và AI để cải thiện tốc độ kiểm tra và độ chính xác, tăng tốc dây chuyền của họ và loại bỏ kiểm tra thủ công. Tuy nhiên, có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng việc triển khai công nghệ này rất phức tạp và đòi hỏi kiến thức kỹ thuật cao hoặc sự hỗ trợ của các chuyên gia thị giác máy. Điều đó liệu còn đúng đến hôm nay?

AI giờ đây dễ sử dụng hơn bao giờ hết với sự ra đời của các công nghệ mới như Edge Learning. Egde Learning là một tập hợp con của AI, trong đó quá trình xử lý diễn ra trực tiếp trên thiết bị hoặc bằng cách sử dụng một bộ thuật toán được đào tạo trước.

Được tối ưu hóa cho nhu cầu tự động hóa nhà máy, hệ thống thị giác In-Sight 2800 sử dụng công nghệ Edge Learning để giải quyết nhiều ứng dụng một cách nhanh chóng và dễ dàng. Hệ thống có thể được triển khai trong vòng vài phút và không yêu cầu kinh nghiệm Deep learning hoặc thị giác máy.

Là một công nghệ mới, bạn có thể có các câu hỏi xung quanh Edge Learning và cách nó được triển khai bằng In-Sight 2800. Dưới đây chúng tôi đã tổng hợp danh sách các câu hỏi thường gặp nhất và trả lời chúng.

1. Trình độ chuyên môn nào là cần thiết để sử dụng phương pháp học cạnh?

Bất kỳ ai trong nhà máy đều có thể thiết lập Edge Learning – kỹ sư dây chuyền, giám sát viên kỹ thuật, kỹ sư quy trình hoặc kỹ sư kiểm tra chất lượng. Điều cần thiết không phải là kiến thức về thị giác máy, mà là kiến thức về sản phẩm. Nếu bạn hiểu điều gì làm cho bộ phận của bạn bị lỗi hoặc có thể chấp nhận được, hoặc những bộ phận nào cần được sắp xếp vào loại nào, thì bạn sẽ biết tất cả những gì cần thiết để sử dụng phương pháp Edge Learning.

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

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?

Classify là quá trình phân loại hữu ích cho các bộ phận nhằm mục đích kiểm tra. Trong quá trình kiểm tra, các danh mục đó thường là OK/NG, tách biệt các phần có thể chấp nhận được (đạt) khỏi các phần không được chấp nhận (không đạt) bằng cách phát hiện các khuyết tật. Việc phân loại cũng có thể liên quan đến việc sắp xếp các sản phẩm thành nhiều danh mục, chẳng hạn như các biến thể bộ phận khác nhau hoặc các cấu hình khác nhau của một bộ chứa nhiều đối tượng.

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

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

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: