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2020OEM机械设计技术研讨会云会议
机器视觉

欧姆龙新品发布,由AI替代熟练工,自动执行划痕和缺陷检测

  2020年07月31日  

  2020年第三季度欧姆龙自动化(中国)有限公司新品,由AI替代熟练工,自动执行划痕和缺陷检测的【图像处理系统 FH系列】即日起在中国市场首次对外发布,摆脱依靠人类“感性和经验”的官能检测。

  在熟练技术人员短缺和人工成本急剧上升的背景下,需要人的经验和感性,依靠人进行搬运、组装、检测的工序,是制造业急于实现自动化的部分。特别是在产品的外观检测中,需要经验丰富的熟练工拥有的感性和经验,例如判断各种颜色和尺寸的划痕、产品本身有很大差异时如何判定缺陷产品。

  因此,大家对AI的期待越来越高,因为它能像人一样识别对象物的特征,并自动学习判断标准。但是,要使其投入实际应用,必须准备大量的图像数据供AI学习,而且还面临若干问题,如AI工程师的保障、需要在现场安装特殊的AI硬件等,因此很难将AI引入生产现场。

  为了解决这些问题,欧姆龙全新开发了一种缺陷抽取AI,再现了熟练工的检测方法,并将其搭载于图像处理系统FH系列中。

  1、通过类似人的“感性”来发现划痕

  FROM:对人感性的依赖

  缺陷的检测依靠人的感性,难以定义,成为自动化的难题。

  TO:利用AI技术,自动实现目视检测

  检测人员拥有的“将背景中的不协调视为缺陷”的技能,已利用AI技术化,并作为图像过滤器搭载。即使是新品种、未知划痕、复杂背景这些机器以前难以判断的内容,也可以在没有划痕样本或调整的情况下,检测为“划痕或缺陷”。

  2、以类似熟练工的“经验”来判断良品

  FROM:依赖于熟练工的经验

  在官能检测中,允许良品状态有差异。由于良品状态的判断标准依赖于熟练工的知识,因此很难用以往的FA图像处理系统对其进行定义,并且需要不断进行设置调整工作,这成为自动化的难题。

  TO:利用AI技术实现调整知识自动化

  “AI准确匹配”通过学习良品状态的图像数据,在短时间获得检测人员在多年实践中积累的“检测技术和知识”。除了能够再现熟练工的检测能力外,自动化还能降低成本、提高生产效率。

  3、无需构建AI专用环境

  引进AI不需要高规格硬件,也无需配备AI工程师来构建适合不同现场环境的系统。利用在生产现场已有大量使用经验的通用图像处理系统,即可轻松引进AI。

  ▲ 无需AI专用硬件

  需要准备工作站级别硬件的AI检测技术无法在现场大规模引进。FH系列不需要专用硬件,因此可以轻松引进。

  ▲ 无需AI工程师

  为了将AI技术调整至能在自己公司的工序中稳定运行,除了图像处理技术外,还需要编程和维护,但FH系列能够以普通图像传感器的操作感觉来使用AI。无需AI工程师。

标签:欧姆龙我要反馈
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