Uygulamalar
Yapay Zeka Vizyon Uygulamaları, ürünleri otomatik olarak denetlemek, parçaları saymak, kodları okumak, montajları doğrulamak, robotlara rehberlik etmek ve daha fazlasını yapmak için kameraları ve derin öğrenmeyi kullanarak üretime akıllı otomasyon getiriyor. Her uygulama göreve göre düzenlenir çünkü görev, kameranın ne gördüğünü, modelin nasıl eğitildiğini ve çıktının bir inceleme kararı mı yoksa fiziksel bir hareket mi olduğunu belirler. Uygulamalar iki aileye ayrılır: AI Inspection ve AI Robotics. Her sayfa bu göreve yönelik kanıtlanmış üretim dağıtımlarını bir araya getirerek hattınıza en uygun uygulamayı bulmanıza yardımcı olur.
Yapay Zeka ile Denetim
Otomasyona direnen kontroller için yapay zeka denetim uygulamaları: sabit bir modeli olmayan kusurlar, yalnızca bir kişinin kaydedebileceği okumalar ve dikkat gerektiren prosedürler. Her sayfa, kameraların veya AR cihazlarının, kuralların ve görme yeteneğinin eksik olduğu kontrolü devraldığı dağıtımları topluyor.
OCR / Karakter Tanıma
Endüstriyel OCR, belge tarayıcılarının hiçbir zaman tasarlamadığı işaretleri okur: metale kazınmış, yansıtıcı kapakların üzerinde kıvrılmış veya işlemin kendisi tarafından bulanıklaştırılmış karakterler. Bu dağıtımlar, manuel anahtarlamaya gerek kalmadan izlenebilirlik sistemlerine kaydedilen seri numaralarını ve toplu kodları gösterir.
Sayım ve Doğrulama
Yapay zeka sayımı, istiflenmiş, üst üste binmiş veya benzer şekilde duran öğeler üzerinde herkesin güvenmediği ancak yine de tekrarladığı hesaplamaları ortadan kaldırır. Buradaki dağıtımlar, kamera görüntülerinden saniyeler içinde yapılan stok sayımlarını ve ayar kontrollerini gösterir; toplamlar kimin sayıldığına bağlı olarak değişmez.
Sınıflandırma
Yapay zeka sıralama ve sınıflandırma, üretim dereceleri veya neredeyse aynı madeni paralar gibi sabit kurallar için çok incelikli şekilde farklılık gösteren öğeleri ele alır. Bu dağıtımlar, eşik değerinin sürekli olarak yeniden ayarlanmasını gerektiren doğal varyasyona ayak uydurarak, örnek görüntülerden öğrenilen sıralamayı gösterir.
Montaj Doğrulama
Hata Tespiti
Yapay zeka hata tespiti, kuralların çözemediği bir soruna yanıt verir: iki kez aynı görünmeyen, konumu değiştiren ve arka plan dokusunda saklanan kusurlar. Bu dağıtımlar, üreticilerin bir avuç etiketli görüntüden algılama eğitimi aldığını ve ardından yeni hata türleri ortaya çıktıkça doğruluğu koruduğunu gösteriyor.
Kalite Kontrol
Yapay zeka kalite denetimi, bir ürünün bir bütün olarak geçmesi gereken ve kabul edilebilir varyasyonun bir hataya çok benzediği hattın sonundaki değerlendirme çağrısını devralır. Buradaki dağıtımlar, tasnif yapanların yorgunluktan kaynaklanan sapmaları olmadan, hat hızında yürütülen son kontrolleri göstermektedir.
Var/Yok Tespiti
Varlık ve yokluk tespiti, eksik parçaların kaçtığı boşluğu kapatır: bileşenler o kadar küçük veya o kadar çoktur ki, gözler boş bir konumun üzerinden geçip gider. Bu dağıtımlar, ünite elle saymanın eşleşemeyeceği hızlarda hareket etmeden önce onaylanan her cebi, konektörü ve bağlantı elemanını gösterir.
Uzaktan İzleme
Yapay zeka uzaktan izleme, etrafta dolaşmanın yerini hiçbir zaman sahayı terk etmeyen, yalnızca ziyaretler arasında arızalanan makineleri ve ölçüm cihazlarını izleyen kameralarla değiştiriyor. Bu dağıtımlar, mevcut IP kameraların sürekli gözetime dönüştürüldüğünü ve anormal durumların harekete geçmesi gereken herkese yönlendirildiğini gösteriyor.
Gösterge ve Sayaç Okuma
Otomatik gösterge okuma, kadrana doğru yürüme, gözlerinizi kısarak bakma ve hiçbir sistemin doğrulayamayacağı bir numarayı yazma rutinini sona erdirir. Bu dağıtımlar, aralık dışı okumalar meydana geldiği anda işaretlenerek, kayıtlı dijital verilere dönüştürülen analog göstergeleri ve gösterge panellerini gösterir.
Güvenlik Denetimi
Yapay zeka güvenlik denetimi, yükleme prosedürlerinden hastaya ulaşan kontaminasyona kadar atlanan bir adımın olaya dönüştüğü kontrolleri hedefler. Bu dağıtımlar, denetimlerin her zaman yazılı standartlara aykırı olarak yapıldığını ve kimsenin hafızasına bağlı olmayan bir kayıt olduğunu gösterir.
SOP Uyumluluğu
Yapay Zeka SOP uyumluluğu, yazılı prosedür ile deneyimli operatörlerin sürüklendiği ve yeni operatörlerin tahminde bulunduğu istasyonda gerçekte olanlar arasındaki boşluğu giderir. Bu dağıtımlar, AR rehberliğinin atlanan veya yeniden sıralanan bir adımı bir sonraki denetim yerine anında yakaladığını gösterir.
Yapay Zeka Robotiği
Taşıma görevleri otomasyonu için yapay zeka robot uygulamaları, reddetmek için kullanılır: kutularda karışık parçalar, desensiz istiflenmiş paletler, her döngüde farklı şekilde oturan iş parçaları. Her sayfa, 3D vizyonun robotlara sabit programlamanın sağlayamadığı konum verilerini sağladığı dağıtımları toplar.
Görüntü Güdümlü Robotik
Görme güdümlü robot teknolojisi, öğretilen yol ile gerçek kısım arasındaki boşluğu kapatır ve hiçbir zaman tam olarak programın varsaydığı yere oturmaz. Bu dağıtımlar, robotların her döngüde yeniden ölçülerek iş parçasının gerçek konumuna sızdırmazlık, düzeltme, markalama ve taşlama işlemlerini gösterir.
Makine Besleme
Parçaların sabit bir yönelim olmadan gelmesi nedeniyle manuel kalan yükleme adımıyla ilgilenen robotik makine. Bu dağıtımlar, ham iş parçaları için doğrudan silodan alınan toplama koordinatlarını oluşturan 3D görüntüyü gösterir, böylece makine artık döngüler arasında bir kişiyi beklemez.
Hassas Pick & Place
Görüş yönlendirmeli seçme ve yerleştirme, katı otomasyonun ihtiyaç duyduğu düzenekleri ve besleyicileri ortadan kaldırarak sabitlenmemiş ve karışık sunumlar halinde gelen öğeleri bulur. Bu dağıtımlar, robotların dişlileri yüklediğini, montaj hatlarını beslediğini ve parça başına özel bir alet gerekmeden hassas ürünleri elleçlediğini gösteriyor.
Paletleme ve Depaletleme
Kutuların boyutları, etiketleri ve istifleme düzenleri bakımından farklılık gösterdiği karışık kutu yükleri için robotik paletten çıkarma. Yapay zeka vizyonu, üst katmanı bölümlere ayırır ve döngü başına birkaç kasa seçerek programlanacak sabit bir model olmadan gelen paletleri yönetir.
Raf Yükleme ve Boşaltma
Cam elyaf bobinlerin robotik olarak raftan çıkarılması, ağır makaraların değişken aralıklarla ve hizalamayla gelen taşıma raflarından kaldırılması. 3D görme, her bir bobinin yerini belirler, böylece robot, garip, yüksek hacimli bir parçayı manuel olarak ele almadan boşaltır.
Kitting
Robotik kit oluşturma, bir kitin düzinelerce bileşeni beş milimetrelik pullara kadar kapsadığı besleyici tabanlı otomasyonu alt eden parça çeşitliliğini üstleniyor. Bu dağıtımlar, her parça numarası için özel bir besleyici oluşturmadan, tanımlanan ve kutulardan bir araya getirilen karma setleri gösterir.
Taşlama ve Çapak Alma
Döküm ve kaynaklı parçaların, öğretilen bir yolun malzemeyi geride bırakacak veya çok derin kesecek kadar değiştiği 3D eşleştirmeyle yönlendirilen robotik taşlama ve ray kenarı düzeltme. Robot her parçayı ölçer ve takım yolunu gerçek geometriye uyarlar.
3D Eşleştirme
3D eşleştirme, programın bir parçanın bulunduğunu varsaydığı yer ile döngüden döngüye gerçekte olduğu yer arasındaki boşluğu kapatır. Bu yerleştirmeler, taranmış iş parçalarını referans modellerine göre hizalanmış olarak gösterir; böylece araçlar, yeniden sabitlemeye gerek kalmadan kavisli ve tutarsız şekilde sunulan yüzeyleri takip eder.