Hướng dẫn thị giác máy
AI sáng tạo trong thị giác máy: nó giúp ích ở đâu
Sparky mang đến bốn mục đích sử dụng tập trung của AI tổng hợp cho Spark: lựa chọn công cụ, xây dựng công thức, xây dựng HMI và các câu hỏi về Thư viện. Những điều này giúp nhóm của bạn làm việc với việc kiểm tra. Hình ảnh, đào tạo, tích hợp máy và xác nhận vẫn cần được hoàn thiện cho trạm thực tế.
Từ yêu cầu đến các công cụ liên quan
Sparky hỗ trợ lựa chọn công cụ, xây dựng công thức, xây dựng HMI và giải đáp thắc mắc về Thư viện. Mỗi nhóm có một đầu ra mà nhóm của bạn có thể xem xét: các công cụ được đề xuất, công thức, màn hình người vận hành hoặc thông tin từ các ảnh chụp đã lưu.
Ví dụ: “kiểm tra xem tất cả sáu ô đã được lấp đầy chưa” mô tả một số lượng nhưng để lại một số câu hỏi mở. Camera có thể nhìn thấy mọi khoang không? Các màu thành phần khác nhau có được chấp nhận không? Một thành phần nằm ngoài khoang có được tính là có mặt không? Việc trả lời những câu hỏi đó sẽ mang lại cho Sparky và nhóm của bạn một nhiệm vụ chính xác hơn.
Kết quả hữu ích là một cuộc thanh tra mà bạn có thể kiểm tra hành vi của họ. Giải thích rõ ràng về bước kiểm tra được đề xuất sẽ giúp nhóm xem xét nó, nhưng cấu hình thành công vẫn phụ thuộc vào việc xem tính năng được yêu cầu trong ảnh đã chụp.
Các công cụ kiểm tra đưa ra quyết định sản xuất
Spark sử dụng các công cụ kiểm tra đã được định cấu hình để đánh giá hình ảnh và đưa ra kết quả. OCR đọc các ký tự, đếm số lượng kiểm tra và căn chỉnh định vị bộ phận cho các công cụ tiếp theo. Một mô hình ngôn ngữ có thể giúp cấu hình và giải thích các hoạt động đó. Không cần phải đưa ra đánh giá đàm thoại mới về mọi phần đi qua camera.
Sự phân chia này quan trọng khi bạn xác nhận một trạm. Quy tắc chấp nhận phải rõ ràng: mã dự kiến khớp, số lượng mục tiêu được đáp ứng hoặc có tính năng bắt buộc. Sau đó, các kỹ sư có thể kiểm tra các công cụ dựa trên các ví dụ về sản phẩm được chấp nhận và không được chấp nhận.
Khi ai đó hỏi tại sao một bộ phận nào đó bị lỗi, hãy bắt đầu với hình ảnh đã chụp và kết quả của công cụ. Một trợ lý có thể giúp giải thích các thông tin có sẵn. Lời giải thích của nó phải được kiểm tra dựa trên bằng chứng đó, đặc biệt là khi đề xuất thay đổi việc kiểm tra sản xuất.
Nơi trợ lý có thể tiết kiệm công sức kỹ thuật
Lựa chọn công cụ giúp xác định các bước kiểm tra phù hợp với yêu cầu kiểm tra. Trình xây dựng công thức giúp kết hợp việc kiểm tra lại với nhau. Kỹ sư xem xét công thức và cài đặt công cụ, cung cấp các ví dụ khi cần thiết và kiểm tra hành vi của từng bộ phận.
Tòa nhà HMI giúp tạo ra góc nhìn cho người vận hành. Nhóm kiểm tra xem hình ảnh, kết quả và điều khiển được hiển thị có khớp với trạm thực tế hay không và hỗ trợ các hành động mà người vận hành cần thực hiện.
Các câu hỏi trong thư viện giúp nhóm khám phá các hình ảnh và kết quả đã lưu. Một câu trả lời hữu ích hướng cuộc điều tra tới bằng chứng; nhóm giải thích các ảnh chụp và quyết định những gì cần thay đổi.
Chất lượng hình ảnh và tiêu chí chấp nhận vẫn còn quan trọng
Ánh sáng chói che đi ký tự được in là một vấn đề về hình ảnh. Điều chỉnh góc xem, ánh sáng hoặc cách trình bày bộ phận để hiển thị thông tin. Một mô hình không thể khôi phục một cách đáng tin cậy một đặc điểm vật lý mà hình ảnh không giải quyết được. Bao gồm chuyển động mờ và khoảng cách làm việc trong cùng một đánh giá.
Nhóm chất lượng cũng phải xác định sự thay đổi có thể chấp nhận được. Nhãn hiệu mỹ phẩm có thể được phép sử dụng trên một bề mặt và bị cấm trên bề mặt khác. Một bộ phận hơi xoay có thể được chấp nhận để lắp ráp nhưng không được chấp nhận cho quá trình gắp ở phía sau. Đặt những khác biệt này vào tập mẫu và các quy tắc chấp nhận.
Kiểm tra với các ví dụ không được sử dụng trong quá trình cấu hình hoặc đào tạo. Bao gồm những phần khó chấp nhận nhất và những lỗi nhỏ nhất có liên quan. Đo lường các lỗi bị bỏ sót và lỗi loại bỏ sai một cách riêng biệt. Điều này mang lại trải nghiệm thiết lập thuận tiện được kết nối với hiệu suất kiểm tra mà dây chuyền cần.
Lập kế hoạch hỗ trợ và cải tiến sau khi triển khai
Spark tiến hành kiểm tra sản xuất và tích hợp Sparky trên camera. Defect Studio là quy trình làm việc dựa trên đám mây riêng biệt để tạo hình ảnh khiếm khuyết tổng hợp. Xem xét các ví dụ được tạo ra để đảm bảo tính thực tế và giữ các mẫu sản xuất thực tế để xác nhận việc kiểm tra.
Cải tiến một công cụ đã được đào tạo có nghĩa là xem xét các ví dụ sản xuất, sửa nhãn khi cần thiết, đào tạo lại và kiểm tra mô hình đã cập nhật. Hình ảnh sản xuất không được trở thành ví dụ đào tạo đáng tin cậy chỉ vì mô hình trước đó đã chấp nhận nó. Ai đó phải quyết định xem nó có đại diện cho sản phẩm được chấp nhận hay không.
Để trình diễn GenAI hữu ích, hãy đưa ra yêu cầu thực tế và sau đó thay đổi một phần trong đó. Yêu cầu nhóm định cấu hình lần kiểm tra đầu tiên, giải thích lỗi và cập nhật lần kiểm tra để biết biến thể được phép. Bạn sẽ tìm hiểu cách trợ lý giúp nhân viên của bạn thực hiện công việc và những điểm vẫn cần phải đánh giá kỹ thuật.
Câu hỏi thường gặp
- AI tổng hợp làm gì trong hệ thống thị giác?
- Sparky hỗ trợ lựa chọn công cụ, xây dựng công thức, xây dựng HMI và giải đáp thắc mắc về Thư viện. Nhóm của bạn vẫn chịu trách nhiệm về hình ảnh, cấu hình công cụ, đào tạo, tích hợp máy và kiểm tra chấp nhận.
- AI tổng quát có giống như mô hình kiểm tra AI không?
- Họ thực hiện các công việc khác nhau. Mô hình kiểm tra đánh giá hình ảnh cho một nhiệm vụ xác định chẳng hạn như đếm hoặc phân loại. Sparky giúp chọn công cụ, xây dựng công thức, xây dựng HMI và khám phá Thư viện; các công cụ kiểm tra được cấu hình sẽ tạo ra kết quả sản xuất.
- Spark có tự động học từ mọi bộ phận được kiểm tra không?
- Đừng cho rằng đào tạo lại tự động. Cải tiến bao gồm việc xem xét các ví dụ, cập nhật tập huấn luyện khi thích hợp, đào tạo lại công cụ và xác nhận thay đổi trước khi dựa vào nó.
- Sparky có loại bỏ nhu cầu xác thực hoạt động kiểm tra không?
- Không. Bạn vẫn cần các mẫu đại diện, tiêu chí chấp nhận đã xác định và thử nghiệm kiểm tra đã cấu hình trong điều kiện sản xuất. Hỗ trợ thiết lập tự nó không đảm bảo độ chính xác.
Xem Spark kiểm tra các bộ phận của bạn
Mang theo những phần đại diện, những biến thể có thể chấp nhận được và những ví dụ về những lỗi bạn cần nắm bắt. Chúng tôi sẽ cùng nhóm của bạn tiến hành kiểm tra Spark.
Yêu cầu bản demo Spark