วิชันซิสเต็มในอุตสาหกรรมช่วยให้ระบบอัตโนมัติมองเห็น ตัดสิน และดำเนินการได้ ด้วยการใช้กล้อง เลนส์ แสงไฟควบคุม และซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิเคราะห์ข้อมูลภาพแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับข้อบกพร่อง วัดขนาด อ่านโค้ด และนำทางหุ่นยนต์ แต่แต่ละภาคส่วนก็นำเสนอวัตถุ ข้อบกพร่อง สภาพการทำงาน และรอบเวลาที่แตกต่างกัน อุตสาหกรรมต่างๆ จึงถูกจัดกลุ่มเป็นอุตสาหกรรม โครงสร้างพื้นฐานและพลังงาน และผู้บริโภคและการดูแลสุขภาพ โดยแต่ละหน้าจะรวบรวมแอปพลิเคชันและการปรับใช้ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในภาคสนามที่ตรงกับความท้าทายในการดำเนินงานของคุณ
ภาคอุตสาหกรรม
วิชันซิสเต็มอุตสาหกรรมสำหรับโรงงานที่กฎเกณฑ์หมด: ข้อบกพร่องที่แตกต่างกันไปตามล็อต เครื่องหมายที่สะท้อนหรือเบลอ ชิ้นส่วนที่ไม่เคยอยู่นิ่ง การใช้งานเหล่านี้แสดงการตรวจสอบและการจัดการด้วยหุ่นยนต์ที่ได้รับการฝึกจากภาพตัวอย่าง แทนที่จะปรับเกณฑ์ใหม่ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยน
การตรวจสอบการเชื่อมโยงวิชันซิสเต็มในการผลิต การตรวจสอบ การนับจำนวน และการจัดการด้วยหุ่นยนต์ ตั้งแต่งานเดินสายไฟและงานสร้างแล็ปท็อปไปจนถึงงานเชื่อม ปะเก็น และชิ้นส่วนเครื่องจักร โดยจะตรวจจับข้อบกพร่องและรายการที่ขาดหายไป อัปเดตสินค้าคงคลัง และแนะนำการเลือกถัง 3D สำหรับการทำงานของ CNC และการประกอบ
วิชันซิสเต็มอิเล็กทรอนิกส์ค้นหาข้อบกพร่องโดยละเอียดและตรวจสอบ PCB และการประกอบส่วนประกอบ ความครอบคลุมรวมถึงการบัดกรี BGA, พื้นผิว MLCC, ฉนวนสายเคเบิล, โครงสร้างแล็ปท็อป, เนื้อหาในบรรจุภัณฑ์, การจำแนกประเภทตัวเชื่อมต่อและการตรวจสอบอุปกรณ์ โดยกำหนดเป้าหมายข้อผิดพลาดคอนทราสต์ต่ำที่นำไปสู่การตรวจสอบซ้ำด้วยตนเอง
การตรวจสอบ AI ของเซมิคอนดักเตอร์เพื่อหาข้อบกพร่องที่อยู่สุดขอบการมองเห็น คอนทราสต์ต่ำ และเข้าใจผิดได้ง่ายว่าเป็นรอยขัดเงาหรือพื้นผิวปกติ การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นโรงงานและสายการผลิตบรรจุภัณฑ์ที่จับได้ว่า AOI ทำอะไรเกินกำลังหรือพลาดไป ตั้งแต่รอยขีดข่วนของ CMP ไปจนถึงชิปหั่นลูกเต๋า
วิชันซิสเต็มของยานยนต์ติดตามชิ้นส่วนผ่านการหยิบจับ การประกอบ และการตรวจสอบ ขั้นตอนการทำงานครอบคลุมถึงการเลือกถังแบบสุ่ม การโหลดเกียร์และการซีลแผงตัวถัง การอ่านค่า DOT ของยางและเครื่องยนต์ การตรวจจับข้อบกพร่องของสีและชิ้นส่วน การตรวจสอบประตูรถยนต์ และการตรวจสอบการฉีดขึ้นรูป
การตรวจสอบพลาสติกและยางที่ชิ้นส่วนที่ขึ้นรูปแตกต่างกันไปในแต่ละช็อต และวัสดุที่ยืดหยุ่นจะไม่แสดงในลักษณะเดียวกันสองครั้ง การใช้งานเหล่านี้แสดงการตรวจสอบข้อบกพร่องที่ดูดซับการเปลี่ยนแปลงนั้น และหุ่นยนต์จะหยิบสารประกอบและชิ้นส่วนขึ้นรูปที่ระบบอัตโนมัติแบบตายตัวไม่สามารถจับได้
การตรวจสอบผ้าสิ่งทอโดยที่สี ลวดลาย และพื้นผิวของผลิตภัณฑ์ช่วยอำพรางข้อบกพร่อง และ AOI ระบุว่าการทอปกติเป็นข้อบกพร่อง การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงรู ปม และการเย็บที่ขาดซึ่งติดอยู่กับการออกแบบที่เปลี่ยนแปลงโดยไม่ต้องปรับแต่งใหม่ทุกบทความ
โครงสร้างพื้นฐานและพลังงาน
การตรวจสอบสินทรัพย์โครงสร้างพื้นฐานโดยที่สินทรัพย์กระจายไปทั่วไซต์งานและบันทึกยังคงอยู่บนกระดาษ การใช้งานเหล่านี้แสดงให้โดรน กล้อง และอุปกรณ์ AR ดำเนินการตรวจสอบกับมาตรฐานที่เป็นลายลักษณ์อักษร ตั้งแต่ใบพัดกังหันไปจนถึงช่องโหลด และบันทึกทุกผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น
การตรวจสอบทรัพย์สินด้านสาธารณูปโภคที่สถานีสูบน้ำ โดยที่ AI อ่านระดับมาตรวัดแบบอะนาล็อกและไฟแสดงสถานะที่แผงอย่างต่อเนื่อง และแจ้งสิ่งใดก็ตามที่อยู่นอกช่วงที่ปลอดภัย การตรวจสอบการเดินสายไฟฟ้าดำเนินการตามขั้นตอนที่มีคำแนะนำ AR ดังนั้นบันทึกภาคสนามจะถูกบันทึกทันทีที่งานเกิดขึ้น
วิสัยทัศน์ด้านโลจิสติกส์ของ AI สำหรับขั้นบันไดในลานและคลังสินค้าที่ยังคงขึ้นอยู่กับตาและคลิปบอร์ด: บันทึกประตูที่พิมพ์จากหมายเลขตู้คอนเทนเนอร์ นับสต็อกด้วยการเดินบนชั้นวาง การใช้งานเหล่านี้แสดงการอ่าน การนับ และการเลือกการทำงานจากกล้อง โดยแต่ละผลลัพธ์จะถูกบันทึกทันทีที่เกิดขึ้น
การตรวจสอบพลังงานทดแทนโดยใช้โดรนที่ติดตั้ง AI ซึ่งจะตรวจสอบสภาพของใบมีดกับปะเก็นมอเตอร์ทั่วฟาร์มกังหันลม และบันทึกการค้นพบด้วยพิกัด GPS การตรวจสอบแบบมีคำแนะนำ AR จะตรวจสอบการตั้งค่าการจัดเก็บพลังงานและการเดินสายไฟฟ้าโดยเทียบกับขั้นตอน และสร้างบันทึกการตรวจสอบแบบดิจิทัล
การตรวจสอบลานจอดสนามบินจะจับเวลาแต่ละขั้นตอนของการพลิกกลับของเครื่องบินจากฟีดกล้อง IP ที่มีอยู่ แทนที่บันทึกนาฬิกาจับเวลาแบบแมนนวลสำหรับการเชื่อมต่อสะพาน การบรรทุกสินค้า การจัดเลี้ยง และการขึ้นเครื่อง ผลลัพธ์จะถูกส่งตรงไปยังระบบการจัดการลานจอดเพื่อการแทรกแซงแบบเรียลไทม์
วิชันซิสเต็มสำหรับการบินและอวกาศซึ่งมีต้นทุนของขั้นตอนที่พลาดสูงที่สุด: ตรวจสอบการเดินสายไฟจากหน่วยความจำ ชุดอุปกรณ์ที่สร้างจากชิ้นส่วนที่เกือบจะเหมือนกันหลายสิบชิ้น การใช้งานเหล่านี้แสดงคำแนะนำ AR โดยให้ผู้ปฏิบัติงานอยู่ในขั้นตอน และหุ่นยนต์จะระบุส่วนประกอบที่มีวงแหวนรองขนาดไม่เกิน 5 มิลลิเมตร
อุปโภคบริโภคและสุขภาพ
การตรวจสอบสินค้าอุปโภคบริโภคที่การแปรผันตามธรรมชาติเป็นบรรทัดฐาน และบรรจุภัณฑ์แบบสะท้อนแสงนั้นเกินเกณฑ์ที่กำหนด การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ให้คะแนน ร้านขายยา และผู้บรรจุขวดมีมาตรฐานเดียวกันสำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ไม่เคยมีลักษณะเหมือนกันซ้ำซ้อน ตั้งแต่ไข่ไปจนถึงเครื่องแก้วที่มีกลิ่นหอม
การมองเห็นชั้นวางขายปลีกและการชำระเงินจะตรวจสอบพลาโนแกรมจากรูปภาพชั้นวาง การตรวจสอบการจัดวางผลิตภัณฑ์ ฉลากชั้นวาง และช่องว่างในสต๊อกโดยไม่ต้องมีคำแนะนำแบบทีละขั้นตอน ในตอนต้นทาง การจดจำรายการจะเร่งความเร็วในการชำระเงินด้วยตนเอง และแบบจำลองการนับเดียวกันจะเก็บบันทึกสต็อคที่เป็นปัจจุบันทั่วทั้งร้านค้า
การตรวจสอบ AI ทางเภสัชกรรมเมื่อมีอนุภาคที่พลาดหรือข้อผิดพลาดในการเติมไปถึงผู้ป่วย และฟิล์มตุ่มสะท้อนแสงทำให้กล้องทั่วไปมองไม่เห็น การใช้งานเหล่านี้แสดงผลิตภัณฑ์ปลอดเชื้อที่ได้รับการตรวจสอบที่ความเร็วของสายการผลิต เทียบกับข้อบกพร่องที่แตกต่างกันมากเกินไปตามกฎเกณฑ์ พร้อมบันทึกผลลัพธ์ทุกรายการ
การมองเห็นเครื่องจักรสำหรับอาหารและเครื่องดื่มซึ่งผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติไม่ผ่านข้อกำหนดเฉพาะและสุขอนามัยทำให้ไม่มีที่ว่างสำหรับการหลบหนี การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นการปนเปื้อนที่พบผ่านกระจกโค้งที่มีคอนทราสต์ต่ำ รหัสอ่านจากฝาครอบสะท้อนแสง และการให้คะแนนจะคงที่เมื่อแต่ละรายการแตกต่างกัน
การตรวจสอบขวดเครื่องสำอางสำหรับเครื่องแก้วน้ำหอม ค้นหาข้อบกพร่องในการผลิตบนพื้นผิวโปร่งใส โค้ง และมีการสะท้อนแสงสูง ซึ่งการตรวจสอบจุดด้วยตนเองมักพลาดไป การเรียนรู้จากภาพจะเข้ามาแทนที่แสงและเกณฑ์การปรับแต่งรูปร่างขวดใหม่แต่ละขวดที่อาจจำเป็น
หุ่นยนต์หยิบสินค้าที่เปราะบางสำหรับการดำเนินการตามคำสั่งซื้อที่หรูหรา ซึ่งสินค้ามีความละเอียดอ่อน มีมูลค่าสูงและมาถึงในรูปแบบการนำเสนอที่หลากหลาย Vision Guided Graping เลือกและวางแต่ละชิ้นโดยไม่มีความเสี่ยงในการแตกหัก ซึ่งช่วยเก็บคู่มือการหยิบประเภทนี้ไว้ในศูนย์กระจายสินค้าส่วนใหญ่

