使用 AI 驱动的视觉系统提高轴承的检测精度
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使用 AI 驱动的视觉系统提高轴承的检测精度

机器视觉 2022-01-07 9238 0


概述:

在这种情况下,客户在检查站安装了一个视觉系统,并在生产线末端部署了 3-4 名检查员来验证结果。但是检查精度低于标准,因此需要视觉系统来改进它。

客户两个主要要求:

  1. 借助由人工智能驱动的自动化视觉系统,以 99-100% 的准确度检查轴承外体

  2. 使检验过程独立于人工检验,以节省时间和资源。

目前如何解决问题?

通过移动传送带到达检查站的轴承。在检查站,机器视觉被部署来识别有缺陷的轴承并拒绝/重新路由它们。由于准确率较低,生产线末端还需要 3 名人工操作员来重新验证通过机器视觉系统的轴承。

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AI如何解决这个问题?

4 个摄像头设置用于获取成品轴承组件外圈的图像。每个相机设置都有集成照明,可为感兴趣的区域提供足够的照明。在这种情况下,使用一组红色面板灯来最大限度地减少外圈表面的反射。获取缺陷数据集(图像)后,在注释的帮助下,使用支持 AI 的软件训练缺陷。

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一旦软件经过训练,机器视觉系统就会实时捕捉轴承表面的图像、处理和识别缺陷。为了识别这些缺陷,使用了基于 AI 的异常检测模块。

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结论

进行了 POC(概念验证)并观察到以下结论:

  1. 错误接受率降至 1%,这将有助于我们的客户降低召回率。

  2. 检查周期时间减少到不到一秒,这将有助于我们的客户提高交货率。

  3. 人为干预减少了 66%,从而降低了劳动力和培训成本



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