智能制造產(chǎn)線設(shè)備的發(fā)展正日益推動著工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)步和創(chuàng)新。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn),機(jī)器視覺和人工智能(AI)兩個關(guān)鍵領(lǐng)域的結(jié)合,為智能制造設(shè)備構(gòu)建了最強(qiáng)大腦。機(jī)器視覺通過傳感器和相機(jī)等設(shè)備獲取視覺信息,而AI則通過算法和模型分析這些信息并做出智能決策。博世智能制造解決方案事業(yè)部(BMG)致力于提供高性能的產(chǎn)線設(shè)備解決方案,已具有數(shù)十種結(jié)合前沿技術(shù)的落地實踐,并始終聚焦于持續(xù)創(chuàng)新。
設(shè)備如何看見?
機(jī)器視覺模擬了人類的視覺系統(tǒng),使用高分辨率相機(jī)和先進(jìn)的成像方案設(shè)計,能夠?qū)崟r捕捉設(shè)備生產(chǎn)過程中的圖像和視頻數(shù)據(jù)。
設(shè)備如何思考?
獲取大量數(shù)據(jù)后,人工智能會進(jìn)行學(xué)習(xí),提取模式、關(guān)聯(lián)和規(guī)律,從而完成深入理解與智能決策,并執(zhí)行特定的操作。
隨著近些年深度學(xué)習(xí)能力的飛躍發(fā)展,BMG團(tuán)隊結(jié)合了大量最新AI技術(shù)到實際案例中。例如在汽車制造行業(yè)中,常見的應(yīng)用場景有表面缺陷檢測、視覺方案追溯性以及設(shè)備動作序列識別等。
01
表面缺陷檢測
表面缺陷檢測作為機(jī)器視覺領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用,傳統(tǒng)方案需要確認(rèn)成像方案后,收集足夠多的缺陷樣本,并通過其形態(tài)學(xué)特征判定缺陷的檢出。缺陷樣本的長尾效應(yīng)是各類學(xué)習(xí)算法的一大挑戰(zhàn),未知類型的新缺陷也是生產(chǎn)過程中的潛在風(fēng)險。
而無監(jiān)督AI方法僅使用易于收集的正常樣本,通過在線持續(xù)性學(xué)習(xí)自動工作流,可以同時保持極低的逃逸率和誤殺率,較短的推理時間且低維護(hù)成本等優(yōu)點。
02
視覺無損追溯
生產(chǎn)過程中,零件追溯性可以幫助追蹤零件的來源、生產(chǎn)批次和工藝參數(shù)等信息,有助于發(fā)現(xiàn)和解決問題,提高產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)方案中零件的追溯性多通過物體表面激光或油墨打印DMC,或使用RFID讀寫器等。
而在引入基于AI的圖像編碼方案后,可以僅使用零件表面的圖像在數(shù)據(jù)庫中查詢該零件的綁定信息,同時具有零件表面無損、沒有零件尺寸要求、對環(huán)境干擾魯棒性高等優(yōu)點,可以實現(xiàn)準(zhǔn)確識別,低直通率,并有效降低節(jié)拍時間。
03
動作關(guān)鍵點檢查
對于某些半自動化產(chǎn)線,設(shè)備的視頻流信息可同時實現(xiàn)多種功能的檢測。例如,操作員的手部動作、機(jī)構(gòu)到位的時間周期、多個機(jī)構(gòu)間協(xié)作異常的實時檢測等。
在引入AI技術(shù)的檢測及追蹤后,可僅使用小體積、低功耗、幀率高、響應(yīng)快的邊緣設(shè)備進(jìn)行本地運算,具有數(shù)據(jù)安全、響應(yīng)快、成本低等優(yōu)點。
博世智能制造解決方案事業(yè)部提供完善的工藝開發(fā)硬件系統(tǒng)和流程,具備高度自動化的機(jī)器視覺及人工智能技術(shù)。我們秉持本地化理念,通過博世全球資源的支持,確保項目成功實施,并提供專業(yè)的技術(shù)咨詢、培訓(xùn)和售后支持,與客戶建立長期合作伙伴關(guān)系,共同實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和成功。
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原文標(biāo)題:當(dāng)機(jī)器視覺遇上AI,智能制造設(shè)備如何擁有最強(qiáng)大腦?
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