Обнаружение дефектов при помощи технологий компьютерного зрения

Искусственный интеллект в задачах дефектоскопии

Представьте себе производственное предприятие с командой инспекторов по контролю качества, которые никогда не устают, никогда не отвлекаются и всегда выполняют свою работу с лазерной точностью. Более того, эти инспекторы по обнаружению дефектов предоставляют свои услуги за долю от обычной стоимости.

До недавнего времени эта идея была не более чем несбыточной мечтой. Но сегодня глобальные промышленные производители и компании, производящие потребительские товары (CPG), внедряют технологии компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта для обнаружения производственных дефектов. Эти системы искусственного интеллекта обнаруживают недостатки с уровнем точности, который намного превышает возможности людей-инспекторов, и они также намного дешевле, чем люди-работники.

Обнаружение дефектов

Производственные дефекты и дефекты CPG могут быть дорогостоящими. Согласно Marsh.com , дефекты продукта могут привести к огромным затратам и расходам, связанным с:

Из этих расходов эксперты утверждают, что «самая большая отдельная стоимость события отзыва продукта — это потеря продаж и прерывание бизнеса, как из-за самого отзыва, так и из-за репутационного ущерба». Также возможны судебные издержки, связанные с исками об ответственности за дефектную продукцию. Также по данным экспертов: «инциденты с бракованной продукцией привели к страховым убыткам на сумму более 2 миллиардов долларов за последние пять лет, что делает их крупнейшим источником убытков по ответственности».

Принимая во внимание эти затраты, выгода от выявления дефектов до того, как они покинут производственное предприятие, очевидна. Тем не менее, инспекторы по человеческому дефекту мало что могут сделать для выявления производственных ошибок на промышленных предприятиях и предприятиях CPG. В то время как большинство производственных предприятий уже давно полагаются на инспекторов по дефектам, люди, занятые задачами визуального контроля, склонны утомляться, отвлекаться и совершать серьезные и дорогостоящие ошибки.

Здесь может помочь система контроля качества визуального ИИ. Системы визуального ИИ для обнаружения дефектов не только более доступны по цене, чем сотрудники, занимающиеся обнаружением дефектов, но и более точны, когда дело доходит до обнаружения дефектов и сообщения о них.

Как работает обнаружение дефектов визуального ИИ

Современные технологии ИИ полагаются на мощные облачные серверы, которые позволяют им быстро получать визуальную информацию для обучения машинного обучения. Обучая систему компьютерного зрения сотнями тысяч или миллионами изображений определенных типов дефектов продукта, эти системы могут научиться быстро идентифицировать похожие дефекты с высокой степенью точности. Системы обнаружения дефектов визуального ИИ могут выявлять дефекты, такие как отсутствие крышек бутылок, трещины в трубопроводах, плохо окрашенные поверхности, недостающие детали, сломанные предметы, предметы неправильной формы, треснувшее стекло, треснувший металлический корпус и практически любые другие типы ошибок, которые выявляют люди-визуальные инспекторы.

После установки высококачественной системы камер вдоль сборочной линии производственного предприятия и подключения камер к системе ИИ предприятия могут более эффективно и успешно обнаруживать, помечать, удалять и заменять дефектные продукты, тем самым избегая огромных затрат.

Самые передовые технологии визуального контроля ИИ, такие как NeuroCore AI, могут создавать системы, работающие в облаке или локально в вашем контуре. Эти системы можно сразу интегрировать с существующей инфраструктурой камер. Вот несколько примеров использования системы обнаружения дефектов при помощи ИИ:

Промышленные производственные предприятия. Такие предприятия должны соответствовать определенному уровню качества не только потому, что они должны предоставлять своим клиентам бездефектную продукцию, но и в соответствии с отраслевыми стандартами и государственными постановлениями. С помощью системы компьютерного зрения организации могут обучать систему обнаруживать наиболее важные дефекты, влияющие на качество продукции на промышленном предприятии. Это могут быть трещины в корпусах, сломанные продукты, недостающие детали, неприглядные царапины, пыль на окрашенных предметах, проблемы с целостностью конструкции, плохо окрашенные предметы и многое другое.

Контроль качества для инфраструктуры: когда речь идет о крупногабаритном оборудовании, используемом в производстве, и основных элементах инфраструктуры, необходимых для добычи полезных ископаемых, бурения нефтяных скважин и других крупномасштабных операций, системы визуального ИИ могут гарантировать, что жизненно важные элементы операционной инфраструктуры не будут иметь проблем. Например, система с искусственным интеллектом может отслеживать нефтепроводы и оборудование на наличие признаков нагрузки и износа. Эти системы также могут контролировать нефтяную вышку на предмет проблем, связанных с безопасностью, обнаруживая их до того, как произойдет дорогостоящий простой или опасная авария.

Безопасность авиационной отрасли: Boeing сообщает , что авиационной отрасли ежегодно тратят около 40 миллиардов долларов на проверки и техническое обслуживание, связанные с безопасностью и надлежащим функционированием самолетов, двигателей и другого авиационного оборудования. Эти расходы относятся к «затратам на рабочую силу и материалы, необходимые для выполнения задач обслуживания, ремонта, модификации, восстановления, проверки, испытаний и устранения неполадок во время работ по техническому обслуживанию на борту самолета и в цеху». Системы визуального обнаружения дефектов ИИ, в том числе системы визуального ИИ на базе дронов, облегчают визуальные проверки, связанные с обслуживанием и безопасностью оборудования авиакомпаний. Эти системы предлагают более экономичные, точные и высококачественные средства обнаружения проблем до того, как они станут излишне опасными или дорогостоящими.

Создайте свою систему обнаружения дефектов визуального ИИ с помощью NeuroCore. Мы разрабатываем системы машинного обучения практически для любой отрасли и любого приложения. Независимо от того, относится ли вариант использования визуального осмотра к обнаружению дефектов, анализу медицинской лаборатории, мониторингу оборудования для обеспечения безопасности, распознаванию лиц для систем безопасности, контролю запасов продукции или другой визуальной работе, технология компьютерного зрения NeuroCore может выполнить задачу быстрее и с большей точностью, и более рентабельным, чем человеческий труд.