В настоящей статье рассматривается влияние компьютерного зрения на развитие промышленной сферы. Оно способствует повышению эффективности, безопасности и качества продукции.
Авторы статьи приводят примеры применения этой технологии, демонстрируя её многогранность: от автоматической проверки целостности упаковки и распознавания штрих-кодов до обеспечения безопасности персонала и оптимизации производственных процессов.
Компьютерное зрение является катализатором инноваций и экономии в производстве.
За последние десять лет данная технология получила широкое распространение, особенно в индустриальной сфере. Она оказывает существенное влияние на все этапы производственного процесса – от использования на складах до применения в современных роботизированных системах в научно-исследовательских лабораториях.
Функции производства, поддерживаемые компьютерным зрением, способствуют снижению дефектов продукции, повышению её качества, увеличению оперативной гибкости и минимизации временных и финансовых затрат, что в конечном итоге приводит к росту производительности.
В статье также отмечается synergetic влияние передовых технологий, таких как искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, промышленность 4.0, облачные вычисления и интернет вещей (IoT), на повышение эффективности бизнеса в производственной и сервисной сферах.
В заключение авторы статьи предлагают читателям ознакомиться с обзором лучших примеров использования машинного зрения в современной промышленности.
1. Предиктивное обслуживание
Регулярные или неожиданные поломки оборудования могут существенно повлиять на производственные процессы предприятий. Это приводит к задержкам в производстве и негативно сказывается на объемах продаж.
Технологии предиктивного обслуживания, основанные на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), в совокупности с технологиями Интернета вещей (IoT), предоставляют возможность отслеживания эффективности работы оборудования, прогнозирования сбоев и определения сроков проведения технического обслуживания. Применение компьютерного зрения в промышленности позволяет производителям оптимизировать срок службы оборудования и минимизировать простои.
В качестве примера можно привести промышленного поставщика, который разработал программное обеспечение для сбора фотографий с камер, установленных на 7000 роботах в 38 умных фабриках. Анализ этих изображений предоставляет важную информацию о состоянии устройств, выявляет неисправности и предотвращает 72 отказа компонентов.
2. Инспекция упаковки
Применение машинного зрения в производственных процессах находит свое наиболее яркое воплощение в автоматическом осмотре упаковок. Обеспечение контроля качества продукции является ключевой задачей любого производства и не подлежит пренебрежению.
В качестве иллюстрации можно привести фармацевтическую отрасль, где компании сталкиваются с трудностями при подсчете капсул перед их упаковкой в контейнеры. Одна английская компания-производитель успешно внедрила систему контроля на основе компьютерного зрения, которая с большей скоростью и эффективностью осуществляет подсчет таблеток в упаковке без привлечения дополнительных трудовых ресурсов. Такая возможность стала доступной благодаря стремительному прогрессу современных технологий.
Данная программа компьютерного зрения, анализируя цвет, форму и размер, способна также выявлять дефектные изделия в упаковках. При обнаружении бракованной таблетки система генерирует сигнал для ее отбраковки на завершающем этапе упаковки. Изображения формируются в момент поступления таблеток на продуктовую линию, после чего компьютер обрабатывает эти изображения для дальнейшего анализа.
Таким образом, внедрение приложений машинного зрения и искусственного интеллекта в производство позволяет реализовать цифровую проверку упаковок и достичь нулевого процента дефектной продукции.
3. Чтение текста и штрих-кодов
Применение компьютерного зрения в промышленной сфере находит широкое распространение, одним из ярких примеров служит распознавание и считывание штрих-кодов и текстовой информации. Эта задача, являющаяся неотъемлемой частью ежедневных производственных процессов, успешно решается современными системами и приложениями, основанными на искусственном интеллекте, машинном обучении и компьютерном зрении. Данный подход открывает новые возможности для автоматизации в промышленности.
Преимущества использования компьютерного зрения в производстве:
- Распознавание штрих-кодов (OBR): позволяет автоматически определять как традиционные одномерные (1D), так и двумерные (2D) штрих-коды, что способствует эффективной маршрутизации компонентов по производственной линии.
- Интеллектуальное распознавание символов (ICR): обеспечивает считывание текстовой информации с рукописных форм, таких как анкеты.
- Оптическое распознавание символов (OCR): идентифицирует текст на отсканированных изображениях или документах.
- Оптическое распознавание знаков (OMR): определяет отмеченные чекбоксы в формах или опросах.
4. 3D-видение
Трёхмерные системы машинного зрения обычно оснащаются множеством лазерных датчиков смещения или камер. Системы, использующие несколько камер для 3D-видения, применяют две и более камеры, расположенные в различных точках, чтобы предоставить роботу информацию об ориентации.
В качестве примера, система компьютерной инспекции была внедрена на конвейерной линии для обнаружения мелких контактных штифтов. Ручная инспекция таких деталей представляет собой сложную задачу. Пропуск неисправного штифта может привести к серьёзным последствиям, в том числе к уведомлениям владельцев транспортных средств и производителей о потенциальной проблеме.
5. Сборка изделий и компонентов
Системы машинного зрения способствуют обеспечению качества продукции на промышленных предприятиях, гарантируя точное соответствие сборочных процессов и готовой продукции установленным стандартам.
В качестве примера, производители фармацевтических препаратов могут использовать данную технологию для всестороннего (360 градусов) контроля бутылок с лекарственными средствами, что позволяет убедиться в правильности упаковки. Кроме того, системы машинного зрения позволяют оценить другие критически важные параметры упаковочных единиц, включая качество этикетки, герметичность крышки и ее корректное положение.
Строгая оценка продукции посредством машинного зрения минимизирует риски отзыва товаров с рынка и повышает эффективность производства. В конечном итоге это приводит к увеличению удовлетворенности клиентов и укреплению репутации компании.
6. Устранение дефектов
Данный пример демонстрирует эффективность применения компьютерного зрения в производственной сфере. Целью любого промышленного предприятия является выпуск продукции высокого качества. Технология компьютерного зрения способна оказать существенную поддержку в достижении этой цели.
Существуют системы инспекции, основанные на машинном зрении, которые нуждаются в участии оператора. Однако передовые решения этой области функционируют автономно.
В США ведущей производственной компанией была разработана система “WebSpecter” для инспекции поверхностей. Она выявляет дефекты, сохраняет изображения и прикрепляет к ним метаданные. При прохождении товаров по производственной линии дефекты классифицируются по типу с соответствующей оценкой.
Это позволяет производителям различать различные типы неисправностей и принимать решения о приостановлении работы линии только в случае появления определенных дефектов.
Еще одно решение “WebSpecter”, использующее современные камеры и программное обеспечение для обработки изображений, способно повысить производительность предприятий текстильной промышленности на 50%.
7. Повышение безопасности труда
Данный пример демонстрирует эффективность применения машинного зрения в промышленном секторе.
Внедрение компьютерного зрения на производстве способствует созданию более здоровых условий труда и повышению уровня безопасности. Безопасность сотрудников является приоритетной задачей для производителей, поскольку риск получения травм во время производственных процессов остаётся высоким, несмотря на существование мер безопасности. Это свидетельствует о необходимости модернизации систем защиты и внедрения инновационных решений.
Компьютерное зрение в производстве выступает как эффективный инструмент для решения этой проблемы. Данная технология не только оптимизирует производственные операции, но и обеспечивает безопасность персонала.
Далее приводятся семь ключевых примеров применения компьютерного зрения в промышленности, которые будут актуальны в 2025 году и способствуют созданию более эффективной производственной среды. Снижение эксплуатационных расходов, автоматизация рутинных задач, оптимизация временных затрат и повышение точности производства за счет использования систем, основанных на 3D-моделях, приведут к росту производительности и устойчивой прибыли для бизнеса.
Заключение
Приведённые примеры иллюстрируют лишь малую часть возможностей применения машинного зрения в промышленной сфере. Данные случаи демонстрируют, как компьютерное зрение способно трансформировать индустриальное производство. Изменения в дистрибуции и производстве привели к появлению новых моделей производства, ориентированных на «умные» продукты.
С высокой степенью уверенности можно утверждать, что в будущем производственные предприятия будут активно внедрять технологии компьютерного зрения. Это позволит достичь более высокой операционной эффективности, повысить уровень безопасности, оптимизировать запасы и сократить расходы на воду и энергию.
От сборки продукции, обнаружения дефектов и поддержания стандартов упаковки до анализа штрих-кодов, отслеживания и управления запасами, а также виртуальной инспекции – приложения, основанные на компьютерном зрении, будут эффективно управляться.
Если вы готовы инвестировать в приложения, основанные на Искусственном Интеллекте и Машинном Обучении, рассмотрите возможность использования специализированных платформ для начала вашего пути к цифровой трансформации и внедрению ИИ и МО.
