AI 머신 비전으로 품질 검사를 수행하는 3 가지 핵심 기술

치열한 경쟁 공간에서 품질 검사는 매우 중요합니다. 제조 및 유통 기업은 브랜드를 홍보하고 거래를 성사시키고 주문을 신속하고 효율적으로 이행 할 수있는 능력으로 시장을 선도 할 수 있지만, 제품 품질이 부족하거나 일관성이없는 경우 고객 만족도, 충성도 및 향후 계약 및 수익의 수- 추락합니다.   

품질 검사는 성공적인 운영에 필수적인 역할을하지만이를 수행하는 효과적인 방법을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 수동 검사는 시간이 많이 걸리며 종종 실행의 작은 표현으로 만 검사를 제한합니다. 또한 검사관은 매번 일관되게 검사를 수행하지 않을 수 있습니다. 하루 종일 발생하는 문제로 인해주의가 산만해질 수도 있고, 교대를 새로 시작했지만 하루가지나면서 작은 결함을 놓칠 수도 있습니다.  

일부 제조업체는 표면 검사를 수행하는 카메라가있는 자동화 시스템으로 업그레이드했습니다. 그러나 이러한 시스템은 특히 전자 회로 용 저항기, 인덕터 및 커패시터를 포함한 수동 부품과 같은 작고 세부적인 제품을 생산하는 제조업체의 경우 포괄적 인 품질 검사를 수행하도록 설계되지 않았습니다. 간단한 검사 만 수행하는 수동 방법이나 시스템은 종종 이러한 제조 공정의 온도, 습도 또는 진동의 변화로 인한 제품 품질 이하의 품질을 감지하지 못합니다.  

또한 공급망 전체의 품질 검사는 생산 라인에서 수행되는 검사와 마찬가지로 고객 만족도와 충성도에 똑같이 중요 할 수 있습니다. 유통 센터는 고객이 정확한 정시 배송을받을 수 있도록 제품이 올바르게 포장되고, 필요한 경우 일련 번호가 지정되고, 올바르게 라벨이 지정되고, 올바른 팔레트로 라우팅되는지 확인해야합니다.  

품질 검사를보다 쉽고 고급스럽게 만드는 방법 

머신 비전은 기계, 로봇 및 자율 장치에 이미지를 자동으로보고 감지하고 분석 할 수있는 기능을 제공하여 제조 현장에서 창고 주문 처리, 유통 센터까지 자동화 된 제품 품질 검사를 제공 할 수 있습니다. 최신 머신 비전 시스템은 세 가지 기술을 활용하여 더 빠르고 더 빠르고 비용 효율적인 품질 검사를 수행합니다. 

  1. 스마트 카메라

여러 상을 수상한 산업용 AI 스마트 카메라 NEON 스마트 카메라, 하드웨어를 사전 설치된 소프트웨어 환경과 결합하여 카메라 자체 내에서 AI 기능을 직접 통합합니다.  

이미지 센서 모듈, GPU 또는 VPU 모듈, 케이블, 산업용 풍부한 I / O, 프로토콜 통신 및 분석의 올인원 통합은 호환성을 개선하고 설치 속도를 높이며 유지 보수 문제를 최소화하여 다양한 품질 검사 애플리케이션에 이상적입니다. 

그림 1 : Edge Vision Analytics가 사전 설치된 NEON AI 스마트 카메라
  1. 인공 지능 (AI) 

AI는 품질 검사에 새로운 차원을 추가합니다. AI 기반 머신 비전 시스템은 결함을 찾거나 적절한 패키징 및 라벨링을 확인할뿐만 아니라 상황에 따라 결정을 내릴 수도 있습니다. 그 결과는 극적 일 수 있습니다. McKinsey & Company의 연구에 따르면 기업은 90% 더 높은 감지 감지 AI로 50% 더 많은 생산성.  

표준 머신 비전은 규칙 기반이며 머신 비전 AI 시스템은 더 많은 이미지를 소비할수록 더 스마트 해집니다. 많은 공장과 생산 라인이 이미 표준 머신 비전을 사용하고 있습니다.이 비전은 무언가 잘못되었을 때 감지 할 수 있지만 이러한 시스템은 정확히 무엇이 잘못되었는지 (분류) 알려주거나 정보가 수신되면 시스템이 조치를 취하도록 지시 할 수 없습니다. 

그림 2 : 타사 물류 회사 인 Evans Distribution에 배포 된 AI 머신 비전 시스템은 정확한 주문 이행을 보장합니다.

자동화 된 품질 검사 시스템 머신 비전 AI 소프트웨어 보는 것을 분류하고 시간이 지남에 따라 더 스마트 해지고 자동화 워크 플로를 만들 수 있습니다. 예를 들어 결함을 주름으로 분류하고 속도를 줄이기 위해 컨베이어 컨트롤러에 메시지를 보냅니다. 머신 비전 AI 소프트웨어는 머신 비전 전문가에게 AI 모델을 더 빠르게 구축, 테스트 및 배포 할 수있는 도구를 제공하는 동시에 자동화 / IoT 팀에 머신 비전 작업을 연결, 스트리밍 및 자동화 (운영) 할 수있는 도구를 제공합니다. 

머신 비전 하드웨어에 AI를 추가하면 개발자와 시스템 통합자가 스마트 카메라에서 직접 다양한 AI 모델을 쉽게 실행하여 많은 비 규칙 기반 검사 문제를 해결할 수 있습니다. 다양한 조명, 다양한 위치에서 또는 제품이 투명하거나 반사율이 높은 경우에 결함이나 오류를 효과적으로 발견하여 더 높은 정확도를 달성하여 생산성을 높입니다.  

  1. 에지 컴퓨팅 

엣지 컴퓨팅은 머신 비전 AI 기술로 전체 가치를 개선 한 품질 검사를 실현하는 데 핵심입니다. 엣지 컴퓨팅의 리더 인 당사의 머신 비전 AI 기술은 데이터 생성에 대한 실시간 빠른 컴퓨팅 및 AI 추론을 가능하게합니다. 맡은 일 생산 라인 또는 기계 부품과 같은.  

에지 인텔리전스를 사용하면 시스템에서 대량의 데이터를 클라우드로 보내지 않고도 처리 할 수 있으므로 지연 시간이 줄어들고 효율성이 향상됩니다. 여기 에이디 링크에서 스마트 카메라는 엣지 장치입니다. 예를 들어 NEON-1000-MDX를 사용하면 다음과 같은 솔루션을 활용할 수 있습니다. 에이디 링크 에지 ™ 소프트웨어 플랫폼 또는 Edge Vision 분석 데이터를 처리, 분석하고 즉각적인 조치를 트리거하여 결함이나 오류를 즉석에서 해결할 수 있습니다. 

성공 사례 

스마트 카메라, AI 및 엣지 컴퓨팅이 함께 효율적이고 정확한 품질 검사를 가능하게하는 머신 비전 AI 시스템을 만드는 방법에 대한 수많은 예가 있습니다. 예를 들면 :  

3PL 회사 Evans 유통 시스템 두 대의 GigE 카메라, Edge AI Gateway 및 ADLINK Edge ™ 소프트웨어로 구성된 ADLINK Edge Smart Pallet 솔루션을 사용합니다. VMLINK로 훈련 된 모델이 포함 된이 시스템은 패키지가 라인을 통해 이동할 때 패키지의 내용을 기록 및 분류하고 Evans의 창고 관리 시스템과 데이터를 공유하여 자동화 된 품질 평가를 제공합니다. 이 시스템은 99% 이상 정확하며 직원이 다른 작업 영역에서 자신의 기술을 사용할 수 있도록 해줍니다.  

John Deere는 로봇 아크 용접을위한 자동화 된 결함 감지 솔루션. 이 시스템은 9 세대 Intel® Core ™ i7-9700E 프로세서, 4x Intel® Movidius ™ Myriad ™ X VPU 및 Intel® Distribution of OpenVINO ™ 툴킷을 갖춘 에이디 링크의 EOS-i6000-M 시리즈 비전 시스템을 활용하는 AI 머신 비전 솔루션입니다. . 용접 다공성 결함을 식별 할 때 실시간으로 중지 명령을 보내는 시스템은 97% 정확합니다.  

그림 3 : 콘택트 렌즈 품질 검사를위한 에지 AI 머신 비전 시스템

수동 부품 공장은 당사의 단일 래치 활성화 다점 비교 검사 시스템의 혜택을 받고 있습니다. 단일 센서로 여러 대의 카메라를 트리거 할 수 있으므로 다중 센서 시스템에 필요한 비용과 유지 관리 시간이 필요하지 않습니다. 시스템은 초기 구성 요소 위치를 기록하는 데 하나의 피드 센서 만 필요하며 구성 요소가 다음 검사 지점에 도달하면 자동으로 다음 카메라를 트리거합니다. 시스템의 ROI에는 실시간 가시성, 낮은 비용,보다 효율적인 인건비 및 자원 사용이 포함됩니다.  

배송하는 제품에 대한 확신 

제조 색상 및 주문 처리 센터의 제품 품질과 정확성은 시장 지위를 놓고 경쟁하는 회사의 테이블 스테이크입니다. 표면 검사 기능을 제공하는 수동 프로세스 및 레거시 시스템은 제품 및 패키지에 결함이나 오류가 없는지 확인하는 제한된 기능 만 제공합니다. 스마트 카메라, AI 및 에지 컴퓨팅을 결합한 머신 비전 시스템을 사용하면 철저한 품질 검사를 수행하는 프로세스를 자동화하고 의심 할 여지없이 고객의 기대를 충족하고 있는지 확인합니다.  

저자 : Chiawei Yang
저자 : Chiawei Yang

ADLINK Technology Edge AI 비전 및 IoT 제품 책임자

6 댓글

  1. Machine Vision durchführen zu lassen에 대한 품질 관리. Interessant, dass Machine Vision autonomen Geräten die Möglichkeit gibt die Bilder automatisch zu erkennen und zu analysieren. Da dies jeden Produktionsschritt begleitet, wäre das sicher gut für mein Produkt.

  2. 이 멋진 블로그를 공유해 주셔서 감사합니다. 정말 유용하고 유익한 블로그입니다. 기술 및 정보 콘텐츠를 계속 공유하십시오. 우리도 같은 영역에서 왔습니다. 우리는 캐나다에서 자동화된 품질 검사 시스템을 제공합니다.

  3. 안녕하세요

    품질 테스트 및 검사는 이 블로그에서 매우 훌륭하고 유용하고 고유한 정보가 많습니다. 더 많은 소프트웨어 테스트 블로그를 공유하십시오. 훌륭한 작업이며 기사를 공유해 주셔서 감사합니다.

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