Komunikaty PR

Sztuczna inteligencja w systemach wizyjnych – czy jesteśmy na to gotowi?

2022-08-18  |  01:00
Biuro prasowe

Systemy wizyjne są stosowane do kontroli jakości procesów. Wykorzystują uczenie maszynowe do prowadzenia automatycznych analiz wizyjnych otoczenia. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji pozwalają im wychwytywać nieprawidłowości. Systemy wizyjne pracują w szerokim i zmiennym zakresie informacji, dlatego do ich wdrożenia w zakładzie przemysłowym niezbędne jest przygotowanie odpowiedniego środowiska.

 

Systemy wizyjne są wyposażone w specjalne urządzenia oraz oprogramowanie umożliwiające prowadzenie inspekcji lub pomiarów szerokiej gamy różnorodnych elementów. Kontrola odbywa się w sposób precyzyjny, płynny, szybki i powtarzalny. Systemy są zdolne do rozróżniania wielu wzorców jednocześnie, a przy tym mają nieograniczoną możliwość zapamiętywania wielu norm i wersji.

 

Stosowanie systemów wizyjnych a jakość kontroli

 

Obecnie systemy wizyjne znajdują zastosowanie przede wszystkim w branży motoryzacyjnej na liniach montażowych do kontroli poprawności procesów. Wykorzystuje się je do sprawdzania obecności i pozycji komponentów, czytania kodów oraz kontroli jakości elementów. Wady jakościowe mogą powstawać zarówno na etapie produkcji, jak i samego montażu. Są to różnego rodzaju rysy, wgniecenia, przetarcia – niedoskonałości mogą przyjmować różne formy i wielkości, więc zakres tych informacji jest szeroki i zmienny. W takich przypadkach zbawienne okazuje się uczenie maszynowe.

 

Aby umożliwić analizę produktów z dużą ilością zmiennych, tworzy się modele w postaci zbiorów zdjęć zawierających różnorakie ułożenia i warianty przedmiotu inspekcji. Wykorzystuje się w tym celu zdjęcia poprawne, niepoprawne, przedstawiające produkt w różnych pozycjach, wariantach, ułożeniach, zbiory z przedmiotami niekompletnymi, w różnym oświetleniu, obrócone i zniekształcone. Zbiory liczą przeważnie od kilkuset do kilku tysięcy zdjęć. W ten sposób algorytm otrzymuje informacje o przedmiocie inspekcji. Im szerszy zakres danych zbierze, tym dokładniejsza będzie kontrola jakości w czasie inspekcji – tłumaczy Adrianna Orzoł, zajmująca się tworzeniem algorytmów wizyjnych w Etisoft Smart Solutions.

 

System wizyjny może zostać zintegrowany z linią produkcyjną, układami automatyki i robotyki oraz systemami MES, umożliwiając tym samym zarządzanie jakością lub towarem niezgodnym. Co istotne, kontrola jakości może być przeprowadzana na poziomie nieosiągalnym dla możliwości jednego człowieka – zarówno pod względem ilości danych koniecznych do zapamiętania, jak i precyzji prowadzenia obserwacji, na którą w przypadku ludzi ogromny wpływ ma zmęczenie. System nie tylko dostrzega wszelkie niedoskonałości, ale też potrafi dokładnie obliczyć ich rozmiar. Rejestruje obrazy wraz z niezbędnymi danymi, ułatwiając tym samym skuteczność realizacji późniejszych audytów jakości. Przede wszystkim jednak uczenie maszynowe pozwala systemom wizyjnym stale zwiększać dokładność obserwacji. Tak wysoka jakość kontroli przekłada się natomiast na mniejszą liczbę reklamacji, a co za tym idzie, ograniczenie zbędnych kosztów.

 

Czy każde przedsiębiorstwo jest gotowe na wdrożenie systemów wizyjnych?

 

Szerokie możliwości systemów wizyjnych sprawiają, że wydają się one być najlepszym rozwiązaniem problemów jakościowych w branży przemysłowej. Jak się jednak okazuje, nie jest to opcja możliwa do natychmiastowego wdrożenia w wielu zakładach.

 

O skuteczności wdrożonego systemu wizyjnego decydują przede wszystkim możliwości technologiczne danego przedsiębiorstwa. Automatyzacja i robotyzacja to nie wszystko. Zakłady przemysłowe muszą zadbać o odpowiednie środowisko, które pozwoli wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe wymaga przestrzeni na zbiór danych niezbędnych do nauki algorytmu oraz czasu koniecznego do ich przetworzenia. Znaczna część firm nie dysponuje zapleczem technicznym oraz możliwościami pozwalającymi na błyskawiczne wdrożenie systemów wizyjnych – mówi Adrianna Orzoł.

 

Obecnie wiele firm jest na etapie wdrażania lub poszerzania zakresu wdrożenia automatyzacji i robotyzacji procesów. Cyfryzacja i automatyzacja zrewolucjonizowały przemysł w latach 70. ubiegłego wieku. Systemy wizyjne natomiast korzystają z zaawansowanych technologii AI charakterystycznych dla Przemysłu 4.0. Samodzielna wymiana informacji i dopasowanie do warunków na podstawie otrzymanych danych wymaga stworzenia odpowiedniego środowiska. Tylko wtedy możliwe będzie całkowite wykorzystanie potencjału uczenia maszynowego w systemach wizyjnych.

 

Newseria nie ponosi odpowiedzialności za treści oraz inne materiały (np. infografiki, zdjęcia) przekazywane w „Biurze Prasowym”, których autorami są zarejestrowani użytkownicy tacy jak agencje PR, firmy czy instytucje państwowe.
Ostatnio dodane
komunikaty PR z wybranej przez Ciebie kategorii
Firma Masterlease: rekordowa liczba samochodów we flocie Biuro prasowe
2024-07-05 | 12:25

Masterlease: rekordowa liczba samochodów we flocie

  Już ponad 40 tys. samochodów jest we flocie Masterlease. Należąca do Grupy Kapitałowej PKO Banku Polskiego, Masterlease jest głównym centrum kompetencyjnym dla
Firma Przemysł 4.0 to wiele narzędzi usprawniających produkcję. Które i jak wybrać?
2024-06-28 | 01:00

Przemysł 4.0 to wiele narzędzi usprawniających produkcję. Które i jak wybrać?

Według badań przeprowadzonych wśród polskich przedsiębiorstw, 88% ankietowanych uważa, że wdrożenie narzędzi Przemysłu 4.0 zwiększa konkurencyjność ich firm na rynku. 39%
Firma Nowa era w branży imprez firmowych
2024-06-28 | 01:00

Nowa era w branży imprez firmowych

Planowanie imprezy firmowej może zająć nawet rok. W tym czasie należy wziąć pod uwagę nie tylko podstawowe kwestie jak termin i miejsce wydarzenia, ale również zadbać o ciekawe

Kalendarium

Więcej ważnych informacji

Konkurs Polskie Branży PR

Jedynka Newserii

Jedynka Newserii

Finanse

Sektor finansowy walczy o pracowników. Coraz ważniejsze stają się kompetencje technologiczne

W Polsce 66 proc. organizacji ma trudności w obsadzaniu wakatów nowymi pracownikami o pożądanych kompetencjach. Największe problemy z rekrutacją ma branża finansów i nieruchomości (74 proc.) – wynika z raportu ManpowerGroup „Niedobór talentów”. Wśród najbardziej pożądanych umiejętności są te, które wiążą się z rozwojem technologii. Z jednej strony potrzebna jest chęć pracowników do samorozwoju, by nadążać za trendami, z drugiej – sami pracodawcy muszą ich do tego zachęcać i motywować. To jedno z wielu wyzwań stojących przed firmami.

Ochrona środowiska

Regulacje dotyczące zrównoważonego rozwoju będą dużym wyzwaniem dla biznesu. Firmy potrzebują dużego wsparcia od państwa

W związku z koniecznością wdrażania ESG firmy potrzebują dużego wsparcia zarówno edukacyjnego, merytorycznego, jak i finansowego. Dostosowanie się do wymogów prawnych w tym obszarze jest bowiem dla biznesu, szczególnie małego i średniego, dużym wyzwaniem. Warto jednak wykorzystać ten czas na niezbędne przygotowania i zyskanie przewag konkurencyjnych. Może temu służyć ścisła współpraca z dużymi kontrahentami, którzy są bardziej zaawansowani we wdrażaniu zasad zrównoważonego rozwoju. – Pomoc jest zdecydowanie potrzebna ze strony państwa – ocenia Marta Wrembel, wiceprezeska ESG Impact Network.

Transport

Wymiana oświetlenia w stolicy na ostatniej prostej. Zwrot z inwestycji już widać na rachunkach za prąd

Zamiast żółtego lub pomarańczowego światła z sodowych latarni w stolicy coraz częściej spotykamy jasne oświetlenie LED. Do tej pory udało się wymienić ponad 60 tys. opraw, a cały proces ma się zakończyć na przełomie tego i przyszłego roku. Zarząd Dróg Miejskich w Warszawie przekonuje, że inwestycja w wymianę opraw świetlnych pozwala ograniczyć zużycie prądu nawet o dwie trzecie w porównaniu do starych lamp. Oszczędności, jakie wygenerował ratusz, już sięgają wielu milionów złotych.

Partner serwisu

Instytut Monitorowania Mediów

Szkolenia

Akademia Newserii

Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a  także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.