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NEW圖像處理系統FH系列

由AI替代熟練工
自動執行劃痕和缺陷檢測

憑借AI再現人的“感性”和“經驗”

在熟練技術人員短缺和人工成本急劇上升的背景下,需要人的經驗和感性,依靠人進行搬運、組裝、檢測的工序,是制造業急于實現自動化的部分。特別是在產品的外觀檢測中,需要經驗豐富的熟練工擁有的感性和經驗,例如判斷各種顏色和尺寸的劃痕、產品本身有很大差異時如何判定缺陷產品。

因此,大家對AI的期待越來越高,因為它能像人一樣識別對象物的特征,并自動學習判斷標準。但是,要使其投入實際應用,必須準備大量的圖像數據供AI學習,而且還面臨若干問題,如AI工程師的保障、需要在現場安裝特殊的AI硬件等,因此很難將AI引入生產現場。

為了解決這些問題,歐姆龍新開發了一種缺陷抽取AI,再現了熟練工的檢測方法,并將其搭載于圖像處理系統FH系列中。

通過類似人的“感性”來發現劃痕

FROM對人感性的依賴

缺陷的檢測依靠人的感性,難以定義,成為自動化的難題。

TO利用AI技術,自動實現目視檢測

檢測人員擁有的“將背景中的不協調視為缺陷”的技能,已利用AI技術化,并作為圖像過濾器搭載。即使是新品種、未知劃痕、復雜背景這些機器以前難以判斷的內容,也可以在沒有劃痕樣本或調整的情況下,檢測為“劃痕或缺陷”。

  • 拍攝圖像

  • 以往檢測圖像
    無法區分劃痕和干擾

  • 檢測圖像
    只檢測到劃痕部分

以類似熟練工的“經驗”來判斷良品

FROM依賴于熟練工的經驗

在官能檢測中,允許良品狀態有差異。
由于良品狀態的判斷標準依賴于熟練工的知識,因此很難用以往的FA圖像處理系統對其進行定義,并且需要不斷進行設置調整工作,這成為自動化的難題。

TO利用AI技術實現調整知識自動化

“AI準確匹配”通過學習良品狀態的圖像數據,在短時間獲得檢測人員在多年實踐中積累的“檢測技術和知識”。除了能夠再現熟練工的檢測能力外,自動化還能降低成本、提高生產效率。

無需構建AI專用環境

引進AI不需要高規格硬件,也無需配備AI工程師來構建適合不同現場環境的系統。利用在生產現場已有大量使用經驗的通用圖像處理系統,即可輕松引進AI。

  • 無需AI專用硬件

    需要準備工作站級別硬件的AI檢測技術無法在現場大規模引進。FH系列不需要專用硬件,因此可以輕松引進。

  • 無需AI工程師

    為了將AI技術調整至能在自己公司的工序中穩定運行,除了圖像處理技術外,還需要編程和維護,但FH系列能夠以普通圖像傳感器的操作感覺來使用AI。無需AI工程師。

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