Site icon Измерители диаметра и эксцентриситета. Измеритель диаметра кабеля, трубы, прутка и катанки. Измерители толщины,. Измеритель толщины. Контроль изоляции. ЗАСИ. Машинное зрение.

Методы контроля качества: когда система машинного зрения оптимальна

В каждой команде по контролю качества используется сочетание различных методов проверки – вопрос лишь в том, было ли это сочетание спланировано заранее или просто накопилось само собой. 

Системы проверки электропроводки в старых домах наследуются так же, как и сама проводка: каждый элемент был добавлен с учетом логики процесса. В результате обычно возникают переплаты из-за утечек на одном конце или из-за трудозатрат на другом. 

Мы рассмотрим все основные методы, от ручных до автоматизированных, и как создать стек технологий, который окупает свои затраты.

Основные положения

  • Существует шесть основных методов проверки, от ручных проверок, проводимых человеком, до полностью автоматизированных систем искусственного интеллекта.
  • Искусственный интеллект для визуального контроля обучается на 20–40 изображениях для каждого класса дефектов, поглощая вариации, которые нарушают правила визуального восприятия.
  • Визуальные методы неразрушающего контроля, такие как капиллярный и рентгенографический контроль, подтверждают наличие дефектов под поверхностью.

Обзор методов контроля

Метод Кто принимает решения? Лучше всего подходит для Ключевое ограничение
Непосредственный визуальный осмотр Человек Косметический контроль, проверка сборки, контроль качества. Усталость, субъективность, слабая прослеживаемость
Визуальный осмотр с помощью вспомогательных средств Человек Детальная проработка деталей, печатные платы, сварка, медицинские приборы. Трудоемкий, но все еще субъективный подход
Дистанционный визуальный осмотр (ДВИ) Человек Полости, турбины, резервуары, подводные сооружения Зависит от уровня навыков, ограниченное поле зрения
Машинное зрение на основе правил Система Линии с большим объемом производства, размеры, этикетки, коды Хрупкий при изменениях, требует тщательного соблюдения правил.
Визуальный осмотр с использованием ИИ Система Сложные поверхности, едва заметные дефекты, множество артикулов. Требуется тщательно отобранные обучающие данные.
Визуальный неразрушающий контроль (PT, MT, RT) Человек Серьезные проблемы, связанные с безопасностью сварных швов, литья, подповерхностные дефекты. Накладные расходы на сертификацию и процедуры

Методы ручного визуального осмотра

Ручной визуальный осмотр предполагает участие человека в принятии решения. Он остается наиболее гибким из доступных методов осмотра (и наименее последовательным по той же самой причине).

Прямой визуальный осмотр (ПВО)

Прямой визуальный осмотр предполагает проверку деталей, узлов и упаковки невооруженным глазом в заданных условиях: при заданном освещении, угле обзора, расстоянии и времени цикла. 

Это незаменимый инструмент для устранения поверхностных дефектов, таких как царапины, вмятины, загрязнения, отсутствующие компоненты и неправильно нанесенные этикетки.

Вы увидите его применение в нескольких стандартных схемах:

Компромисс хорошо задокументирован.

Система не требует никакого оборудования и интуитивно обрабатывает сложные эстетические оценки, в то время как инспекторы-люди устают, меняют свои критерии в течение смены и не оставляют никаких отслеживаемых записей, если результаты не регистрируются целенаправленно.

Визуальный осмотр с помощью вспомогательных средств: увеличение и освещение.

Визуальный осмотр с помощью вспомогательных средств сохраняет возможность принятия решения человеком, но расширяет возможности восприятия глазом. 

Инспектор по-прежнему выносит суждения – инструменты меняют то, что видно.

Освещение заслуживает особого внимания…

Потому что это самое дешевое повышение точности при ручной проверке. 

Дефект, невидимый при обычном освещении, часто становится очевидным при косом освещении, а неправильное расположение источника света создает блики, которые полностью маскируют недостатки.

Дистанционный визуальный осмотр (ДВО)

Дистанционный визуальный осмотр позволяет инспектору отдалиться от объекта, рассматривая его через камеры и эндоскопы. Он существует потому, что многие объекты для осмотра опасны, герметичны, находятся под водой или физически недоступны.

Основные подтипы различаются по степени доступности:

Помимо безопасности, недооцененным преимуществом машинного зрения является возможность записи

В ходе каждой проверки создается видеозапись, которая обеспечивает отслеживаемость и позволяет сравнить состояние объекта с видеозаписью шестимесячной давности — чего невозможно сделать при обычном обходе объекта.

Автоматизированные методы контроля

Автоматизированный визуальный контроль передает решение системе: камерам, оптике, освещению и программному обеспечению, которые захватывают и анализируют изображения со скоростью, необходимой для производства. 

Именно здесь методы инспекции развились быстрее всего, и разница между подходами, основанными на правилах, и подходами, основанными на искусственном интеллекте, имеет большее значение, чем большинство покупателей осознают.

Машинное зрение на основе правил

Классическое машинное зрение применяет алгоритмы, разработанные вручную — обнаружение границ, пороговая обработка, сопоставление образов — к изображениям, находящимся под строгим контролем. При стабильных условиях это быстро и предсказуемо.

Стандартные должности:

Ограничение проявляется в больших масштабах.

Наборы правил становятся негибкими при изменении внешнего вида деталей, освещения или формы дефектов, и их поддержание для десятков артикулов превращается в постоянные инженерные затраты, которые растут с каждой редакцией продукта.

Визуальный контроль с помощью ИИ (глубокое обучение)

Искусственный интеллект для визуального анализа обучает нейронные сети на примерах изображений, а не на правилах распознавания почерка, что делает их устойчивыми к естественным вариациям, которые нарушают работу систем, основанных на правилах. 

Три метода охватывают большинство сценариев использования в производстве:

Обычно возражают против использования обучающих данных.

И она меньше, чем ожидают большинство команд…

Мы обучаем модели на нашей платформе, используя от 20 до 40 изображений для каждого класса дефектов, работая на существующем оборудовании, а не на новых камерах. Наш модуль обрабатывает аномалии, отмечая неизвестные дефекты, которые находятся за пределами каждого настроенного класса дефектов.

Специализированные автоматизированные системы

Некоторые автоматизированные методы контроля нацелены на конкретные физические свойства дефектов, а не на общие поверхности:

Визуальные методы неразрушающего контроля

Когда дефекты находятся на поверхности или непосредственно под ней, методы визуального осмотра переходят в формальный неразрушающий контроль . 

Визуальный неразрушающий контроль применяет тот же принцип – инспектор интерпретирует увиденное – с использованием сертифицированного персонала, калиброванного оборудования и определенных критериев приемки.

Основное семейство методов неразрушающего контроля с визуальной интерпретацией:

Эти методы широко применяются в аэрокосмической отрасли, производстве сосудов под давлением, трубопроводов и критически важных для безопасности сварных швов, где пропущенная подповерхностная трещина влечет за собой последствия, которых никогда не достигнет косметический эффект.

Встроенный, встроенный и автономный контроль: где осуществляется проверка.

Место метода контроля в технологическом процессе влияет на его конструкцию так же сильно, как и на сам метод. 

3 вакансии для работы в производственных подразделениях:

Соответствующее решение касается страхового покрытия.

В большинстве зрелых линий сочетаются оба подхода, а не выбирается какой-то один.

Как выбрать правильный метод проверки?

Выбор метода — это процесс сопоставления ограничений. При этом, выбор между ручным и автоматизированным контролем качества на основе машинного зрения и ИИ основывается на оценке трех главных критериев: объеме выпуска продукции, скорости линии и сложности выявления дефектов. Автоматизация эффективна при высокой скорости и повторяемости, тогда как ручной метод лучше подходит для гибких и мелкосерийных задач.

Когда выбирать ручной контроль качества

Когда выбирать автоматизированный контроль (ИИ и машинное зрение)

На практике ответом является стек: 

Автоматизированная 100% проверка критически важных элементов, ручная выборка для оценки эстетических качеств, неразрушающий контроль критически важных соединений. А если вы уже используете оборудование для автоматического оптического контроля или аналогичное, автоматизированный слой не потребует новых капиталовложений — модели ИИ могут быть развернуты на имеющихся у вас камерах.

Часто задаваемые вопросы о методах контроля

В чём разница между визуальным осмотром и неразрушающим контролем?

Визуальный осмотр — один из методов неразрушающего контроля, самой широкой категории НК, поскольку он позволяет исследовать детали, не внося в них изменений. К методам неразрушающего контроля также относятся ультразвуковой и вихретоковый контроль, позволяющие исследовать пространство под поверхностью, куда не могут добраться камеры и глаза.

Какое освещение лучше всего подходит для визуального осмотра?

Наилучшее освещение для визуального осмотра зависит от дефекта: косое боковое освещение выявляет текстуру поверхности и мелкие царапины, подсветка сзади обнаруживает дефекты кромок и сквозные отверстия, а рассеянное купольное освещение подходит для отражающих частей. Подбирайте геометрию освещения в соответствии с дефектом, а не с имеющимся у вас светильником.

Как документировать результаты визуального осмотра?

Результаты визуального осмотра документируются с помощью контрольных списков, журналов дефектов с фотодоказательствами и критериев приемки, привязанных к письменной процедуре. Программное обеспечение для цифрового контроля добавляет метки времени, идентификаторы инспекторов и записи изображений, которые соответствуют требованиям аудита и отслеживаемости.

Требуется ли визуальный осмотр для соблюдения стандартов качества сварных швов?

Да, визуальный осмотр является обязательным первым методом контроля в соответствии с основными стандартами сварки, включая AWS D1.1 и ISO 5817. Он должен проводиться до любого другого метода неразрушающего контроля, поскольку дефекты поверхности могут сделать недействительными или помешать последующим испытаниям.

Заключение

Каждый метод проверки, описанный в этом руководстве, оправдывает себя в определенных условиях. 

Ручной контроль по-прежнему опирается на эстетическую оценку и подходит для мелкосерийного производства с широким ассортиментом продукции. Неразборчивая визуализация позволяет контролировать то, до чего люди не могут безопасно дотянуться. Система визуального контроля, основанная на правилах, работает быстро там, где детали остаются однородными, искусственный интеллект поглощает отклонения, которые их нарушают, а визуальный неразрушающий контроль подтверждает то, что остается неясным при проверке поверхности. 

Выбор технологического стека важнее любого отдельного решения — автоматизированное покрытие критически важных функций, выборочная проверка человеком, где решающее значение имеет экспертное мнение, и размещение продукта в соответствии со стоимостью устранения дефекта на последующих этапах.

Если проблема заключается в автоматизированном уровне, мы запускаем проверку с помощью ИИ на уже имеющемся у вас оборудовании для AOI и обработки изображений – более 99% обнаружения, обученном на 20–40 изображениях на класс. Закажите бесплатную демонстрацию и протестируйте ее на собственных данных о дефектах.

Exit mobile version