AI는 공장에서 결함 감지를 가능하게합니다

AI는 공장에서 결함 감지를 가능하게합니다
제조 산업에서는 높은 제품 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 결함 감지는 결함이있는 제품이 생산 라인을 떠나는 것을 방지하는 데 중요한 역할을합니다. AI 및 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 제조업체는 이러한 도구를 활용하여 공장의 결함 탐지 프로세스를 향상시킬 수 있습니다.
한 가지 예는 Intel® 아키텍처 기반 산업용 PC에서 유명한 타이어 제조업체의 공장에서 실행되는 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하는 것입니다. 딥 러닝 알고리즘을 사용 하여이 기술은 이미지를 분석하고 높은 정확도와 효율성으로 결함을 감지 할 수 있습니다.
프로세스가 일반적으로 작동하는 방법은 다음과 같습니다.
이미지 캡처 : 제조 공정을 통해 실행될 때 각 타이어의 생산 라인 캡처 이미지를 따라 설치된 카메라.
데이터 분석 : 컴퓨터 비전 소프트웨어는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 이미지를 분석합니다. 이 알고리즘은 타이어 이미지의 방대한 데이터 세트에서 교육을 받았으며 특정 결함이나 이상을 식별 할 수 있습니다.
결함 감지 : 소프트웨어는 분석 된 이미지를 결함 감지에 대한 사전 정의 된 기준과 비교합니다. 편차 또는 이상이 감지되면 시스템은 타이어에 잠재적으로 결함이있는 것으로 표시됩니다.
실시간 피드백 : 컴퓨터 비전 소프트웨어가 Intel® 아키텍처 기반에서 실행되기 때문에산업용 PC, 제조 라인에 실시간 피드백을 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 결함을 신속하게 해결하고 생산 공정에서 결함이있는 제품이 더 진행되는 것을 방지 할 수 있습니다.
이 AI 지원 결함 감지 시스템을 구현함으로써 타이어 제조업체는 여러 가지 방법으로 이점을 제공합니다.
정확도 향상 : 컴퓨터 비전 알고리즘은 인간 운영자가 식별하기 어려운 가장 작은 결함조차도 감지하도록 훈련되었습니다. 이로 인해 결함을 식별하고 분류하는 데있어 정확도가 향상됩니다.
비용 절감 : 생산 공정 초기에 결함이있는 제품을 잡으면 제조업체는 비용이 많이 드는 리콜, 수익 또는 고객 불만을 피할 수 있습니다. 이를 통해 재무 손실을 최소화하고 브랜드 평판을 보존합니다.
효율성 향상 : AI 시스템이 제공하는 실시간 피드백을 통해 운영자는 즉각적인 시정 조치를 취할 수있어 생산 라인의 병목 현상 또는 중단 가능성을 줄일 수 있습니다.
지속적인 개선 : 시스템이 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 능력은 지속적인 개선 노력을 용이하게합니다. 감지 된 결함의 패턴 및 추세를 분석하면 제조 공정의 기본 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체는 목표 개선을하고 전반적인 품질 향상을 유도 할 수 있습니다.
결론적으로, Intel® 아키텍처 기반 산업용 PC에 배포 된 AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 제조업체는 결함 감지 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 타이어 제조업체의 공장은 이러한 기술이 제품이 시장에 도달하기 전에 결함을 식별하고 해결하는 데 어떻게 도움이되는지에 대한 훌륭한 예입니다.