1900 0224
CÁCH TRIỂN KHAI AI TRONG TỰ ĐỘNG HÓA MỘT CÁCH DỄ DÀNG
CÁCH TRIỂN KHAI AI TRONG TỰ ĐỘNG HÓA MỘT CÁCH DỄ DÀNG

Thông thường các kỹ sư tự động hóa muốn sử dụng thị giác máy và AI trong tự động hóa để cải thiện tốc độ kiểm tra và độ chính xác. Tăng tốc dây chuyền sản xuất và loại bỏ nhu cầu kiểm tra thủ công. Tuy nhiên có một quan niệm sai lầm phổ biến là việc triển khai công nghệ này rất phức tạp và đòi hỏi kiến thức kỹ thuật cao, cần sự hỗ trợ từ các chuyên gia thị giác máy. Liệu điều đó còn đúng không?

AI giờ đây dễ sử dụng hơn bao giờ hết với sự ra đời của các công nghệ mới như Edge Leaning. Edge Learning là tập hợp con của Ai, trong đó quá trình xử lý diễn ra trực tiếp trên thiết bị hoặc bằng cách sử dụng một bộ thuật toán được đào tạo từ trước.

Để tối ưu hóa nhu cầu tự động hóa nhà máy, hệ thống thị giác sử dụng công nghệ Edge Learning để giải quyết nhiều ứng dụng một cách nhanh chóng và dễ dàng. Hệ thống có thể được triển khai trong vòng vài phút và không yêu cầu kinh nghiệm về Deep learning và thị giác máy.

Một vài câu hỏi liên quan đến Edge Learning và cách nó được triển khai bằng In-Sight 2800.

Trình độ chuyên môn nào cần thiết để sử dụng phương pháp Edge Learning?

Bất kỳ ai trong nhà máy đều có thể thiết lập Edge Learning, điều quan trọng là có kiến thức về sản phẩm chứ không nhất thiết phải là kiến thức về thị giác máy. Nếu bạn hiểu được điều gì làm cho bộ phận của bạn bị lỗi hay những bộ phận cần được sắp xếp vào loại nào, thì bạn sẽ biết tất cả những gì cần thiết để áp dụng phương pháp Edge Learning.

Mất bao nhiêu thời gian để đào tạo một người sử dụng tính năng Edge Learning trên In-Sight 2800?

Để tìm hiểu toàn bộ khả năng của In-Sight có thể mất vài giờ. Nhưng học cách sử dụng các khả năng cơ bản của nó mất ít thời gian. Một kỹ sư có thể kết nối cắm hệ thống, lắp đặt camera hướng vào phần họ muốn kiểm tra, chụp ảnh đào tạo và tạo ra kết quả hữu ích trong vòng chưa đầy mười phút.

AI trong tự động hóa

Cách phân loại sản phẩm diễn ra như thế nào?

AI trong tự động

Classify là quá trình phân loại hữu ích cho các bộ phận nhằm mục đích kiểm tra. Trong quá trình kiểm tra, các danh mục đó thường là OK/NG, tách biệt các phần đạt khỏi các phần không đạt bằng cách phát hiện các khuyết tật. Việc phân loại liên quan đến việc sắp xếp các thành phẩm thành nhiều danh mục, chẳng hạn như các biến thể bộ phận khác nhau hoặc các cấu hình khác nhau của một bộ chứa nhiều đối tượng.

Cách sử dụng phân loại dựa trên Edge Learning?

Ví dụ về cách phân loại áp dụng công nghệ Edge Learning, giả sử sản phẩm của bạn là một hộp đựng gồm một cái muỗng để đo lượng bên trong. Một hộp phải có một và chỉ một muỗng đi kèm. Khi các thùng chứa đó đi xuống băng tải, các muỗng có thể ở nhiều góc độ khác nhau hoặc bị che khuất một phần bởi các vật chứa trong hộp.

Bạn chỉ cần chụp ba hoặc bốn hình ảnh của từng điều kiện bằng In-Sight 2800 hoặc có thể tải lên hình ảnh hiện có, không có muỗng, một muỗng, hay nhiều hơn và đánh dấu điều kiện nào đạt và điều kiện nào không đạt. In-Sight 2800 sẽ tự đưa ra quyết định về cách phân biệt những thứ này và giao diện EasyBuilder sẽ cho thấy mức độ tin cậy của nó đối với việc phân loại.

Giải pháp phân

Nếu như phân loại sai một trong các hình ảnh, cho thấy mức độ tin cậy sẽ giảm xuống do đó bạn cần chạy, phân tích sâu hơn để tìm ra nguyên nhân. Có lẽ bạn đã bỏ lỡ một muỗng trong các lon và dán nhãn hình ảnh đó là không có muỗng. Gắn nhãn lại hình ảnh đó dưới dạng điều kiện một muỗng từ đó mức độ tin cậy sẽ tăng trở lại.

Sau khi đào tạo, In-sight 2800 sẽ phân loại chính xác từng thùng chứa. Nó có thể đưa ra cảnh báo, lưu trữ dữ liệu hoặc gửi thông tin xuống dòng để các thùng chứa không đạt được chuyển hướng. Sau đó, nó cung cấp cho bạn bảng phân tích thống kê hữu ích để cải thiện quy trình.

Có thể triển khai công nghệ này với nguồn lực hiện tại của mình không?

Sử dụng In-Sight 2800 không yêu cầu kiến thức chuyên môn. Kiến thức duy nhất cần có là kiến thức nguồn lực của bạn đang có: điều gì phân biệt bộ phận chấp nhận được với bộ phận không thể chấp nhận được, sản phẩm của bạn thuộc loại nào và khi thay đổi sản phẩm yêu cầu cập nhật kiểm tra và đào tạo In-Sight 2800 trong thời gian ngắn.

Do đó, bất cứ ai làm việc trên dây chuyền hoặc sàn nhà máy của bạn đều có thể sử dụng In-Sight 2800 chỉ với vài phút cần thiết để làm quen với giao diện.

Cách để tích hợp In-Sight 2800 vào dây chuyền sản xuất

In-Sight 2800 có mọi thứ bạn cần để vận hành ngay lập tức. Nó bao gồm một cảm biến có độ phân giải cao, bộ xử lý nhanh, ánh sáng nhiều màu, tùy chọn cho ống kính chất lỏng tốc độ cao và giao diện trỏ và nhấp trực quan. Ngoài ra tất cả những hệ thống cần là nguồn điện và kết nối dữ liệu. Nó có thể được thiết lập và chạy trong vài phút, với kích thước nhỏ gọn được thiết kế phù hợp với cả những đường dây hạn chế và không gian nhất.

Nếu bạn muốn tìm kiếm giải pháp tối ưu cho quy trình nhà máy, mang lại sự khác biệt và giải quyết những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải hãy liên hệ với chúng tôi. New Ocean - đơn vị cung cấp giải pháp tự động hóa cho toàn bộ quy trình sản xuất của bạn.


chương trình phẫu thuật mắt miễn phí