Revoluce v kontrole kvality: Jak AI mění pravidla hry
Autor: Tomáš Gřeš / Pekat s.r.o.
V moderní průmyslové výrobě hraje kontrola kvality klíčovou roli při zajišťování vysokých standardů a minimalizaci zmetkovitosti. Výrobci plastových komponent a forem pro vstřikolisy čelí rostoucím požadavkům na přesnost, efektivitu a automatizaci. Tradiční metody kontroly často narážejí na své limity, zejména při zpracování složitých povrchů a jemných detailů. Zde přichází na scénu umělá inteligence (AI) a strojové vidění, které přinášejí revoluční změny. Společnost Pekat vyvíjí software PEKAT VISION, který využívá AI pro kamerovou kontrolu kvality ve výrobě. Tento článek přibližuje její principy, výhody a budoucí vývoj.
Co je software PEKAT VISION a jak pomáhá zákazníkům?
PEKAT VISION je pokročilý software pro automatickou inspekci výrobků, který využívá hluboké neuronové sítě k detekci vad a anomálií. Tento systém umožňuje výrobcům plastových dílů a forem zlepšit kvalitu výstupních produktů, snížit chybovost a zvýšit efektivitu výrobního procesu. Hlavní výhody PEKAT VISION zahrnují:
- Automatizovanou detekci vad (identifikace deformací, trhlin, špatného povrchu či nečistot)
- Jednoduchost a flexibilitu v použití (Software lze trénovat na nové produkty, bez složitého programování. Konfiguraci a trénování neuronové sítě zvládne šikovný procesní inženýr v řádu desítek minut až jednotek hodin)
- Schopnost adaptace (AI se dokáže přizpůsobit změnám ve výrobním procesu a různým světelným podmínkám)
Pravidlové vs. AI přístupy ke zpracování obrazu
Dříve byly systémy pro kontrolu kvality založeny zejména na pevných pravidlech – definovaných algoritmech pro rozpoznávání vad podle předem stanovených parametrů, například prahování barev nebo hledání geometrických tvarů. Tento přístup se efektivně uplatní při jednoduchých úkolech jako je měření rozměrů, avšak selhává ve složitějších situacích (nerovnoměrné povrchy, variabilní osvětlení, drobné defekty).
Naproti tomu umělá inteligence využívající deep learning se učí přímo z reálných obrazových dat, a proto zvládá komplexní a variabilní úlohy, které jsou pro metody založené
na pravidlech problematické. AI lépe generalizuje, což znamená, že dokáže identifikovat neznámé nebo netypické defekty. Také redukuje potřebu manuální konfigurace, protože modely se učí na základě předchozích zkušeností. To neznamená, že by se metody založené na pravidlech nepoužívaly, právě naopak. Kombinace obou přístupů umožňuje řešit komplexní
úlohy, které vyžadují jak přesná měření tvaru a rozměrů, tak hledání defektů.
Specifika návrhu AI systémů pro kamerovou kontrolu kvality
Při vývoji AI pro inspekci kvality je klíčové správně navrhnout model neuronové sítě a optimalizovat jej pro konkrétní průmyslové aplikace. Mezi hlavní aspekty návrhu patří kvalitní trénovací data. Modely potřebují dostatek vzorových obrázků, obsahujících jak bezchybné, tak vadné výrobky. Dostatek dat a správný způsob jejich vyznačení jsou naprosto klíčové pro kvalitu následné detekce ve výrobě.
Optimalizace pro reálné prostředí je důležitá proto, aby natrénovaný model neuronové sítě zvládnul různé světelné podmínky a povrchové struktury.
Interpretovatelnost výsledků – aby bylo možné AI rozhodnutí ověřit a vysvětlit operátorům, musí software obsahovat sadu nástrojů pro statistické vyhodnocení výsledků, nejlépe
na sadě validačních dat. Díky těmto prvkům je možné dosáhnout vysoké přesnosti a spolehlivosti AI systémů při reálném nasazení.
Typické úlohy pro AI při zpracování plastů
- Detekce chybějících částí výrobků, nedolitků, studených spojů, spálenin
- Detekce estetických vad, jako jsou škrábance, praskliny, propadliny
- Kontrola přítomnosti insertů v hotových výrobcích, nebo také ručně vkládaných insertů do forem
- Kategorizace, třídění a počítání výrobků
Budoucnost AI v oblasti kontroly kvality
Technologie AI a strojového vidění se neustále vyvíjejí a četnost jejich aplikací bude v příštích letech narůstat. Mezi klíčové trendy patří:
- Prediktivní údržba
Propojení AI inspekce s analýzou trendů pro předpověď možných selhání výrobního procesu - Integrace s digitálními dvojčaty
simulace výrobních procesů na základě reálných dat pro optimalizaci kvality - Autonomní systémy pro inspekci
kombinace AI s robotikou pro plně automatizovanou kontrolu kvality bez nutnosti lidského dohledu
Závěr
Nasazení AI v oblasti kontroly kvality přináší zásadní zlepšení v detekci vad a flexibilitě a efektivitě výrobních procesů. AI systémy, jako je i software PEKAT VISION, ukazují, jak lze moderní technologie využít k dosažení vyšší přesnosti a spolehlivosti inspekčních systémů. Budoucnost této oblasti slibuje další inovace, které umožní výrobcům ještě lépe kontrolovat kvalitu svých produktů a zefektivnit průmyslovou výrobu. AI tak mění pravidla hry v kontrole kvality – a to s velkým přínosem pro celý výrobní sektor.
Poznámka: Společnost Pekat je součástí skupiny Datalogic.
