De voordelen van Vision AI voor kwaliteitsinspectie

Vrijwel elke productielijn is uitgerust met een soort proces voor het identificeren van defecte onderdelen, defecte producten of verkeerde verpakkingen. Defecten kunnen grote gevolgen hebben voor fabrikanten, resulterend in dure terugroepacties, juridische gevolgen, afgekeurde items en verloren klanten. Daarnaast kunnen defecten het imago, de reputatie en het merk van een bedrijf schaden.

Visuele inspecties

Een essentiële manier om risico’s te verminderen, verspilling tegen te gaan en de productiviteit te verhogen, is door productdefecten vroeg in het productieproces correct te identificeren. Sommige fabrikanten vertrouwen op handmatige inspectie door werknemers, terwijl anderen traditionele machine vision gebruiken. En sommigen gaan een stapje verder door kunstmatige intelligentie (AI) te integreren in hun inspectieproces. Kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop visuele inspecties kunnen worden uitgevoerd. Het stelt fabrikanten in staat om automatisering sneller, goedkoper en nauwkeuriger dan ooit te implementeren door gebruik te maken van de kracht van deep learning. Het toepassen van AI op visuele inspecties, in plaats van alleen machine vision, biedt fabrikanten ook meer flexibiliteit bij veranderingen in de productielijn, waardoor fabrieken kunnen reageren op wisselende vraag van klanten en verstoringen in de toeleveringsketen. AI-modellen kunnen worden gemaakt en ingezet om zich aan te passen aan nieuwe producttypen, nieuwe componenten of nieuwe verpakkingstypen, waardoor de kosten van het herprogrammeren van traditionele visionsystemen worden geëlimineerd en vision AI voor kwaliteitsinspectie toepasbaar wordt voor een breed scala aan industrieën.

Beperkingen van machine vision

Machine Vision wordt al tientallen jaren gebruikt. Machine Vision systemen kunnen details in afbeeldingen beoordelen die te klein zijn om door het menselijk oog te worden gezien, en ze inspecteren met een grotere betrouwbaarheid en nauwkeurigheid dan welke menselijke inspecteur dan ook. Om effectief te zijn, worden machine vision systemen het best ingezet wanneer eenvoudige logische regels kunnen worden toegepast om te beoordelen of aan de regel wordt voldaan, in een proces dat goed gedefinieerd is en zelden verandert. Voorbeelden van deze toepassingen zijn de aanwezigheid/afwezigheid van onderdelen, de oriëntatie van onderdelen en metingen. Maar machine vision heeft zijn beperkingen. Deze systemen worden geconfronteerd met aanzienlijke uitdagingen met variabiliteit – identificeren of het juiste product op het juiste moment op de juiste plaats is. Elke variatie vereist tijd om het systeem opnieuw te programmeren voor elke variabele, wat erg duur kan zijn. Machine vision systemen kunnen ook moeite hebben om het verschil te zien tussen visueel vergelijkbare afbeeldingen. Vision AI daarentegen is ideaal voor inspecties met variabiliteit in producttype, kleur, locatie van het te inspecteren object, oppervlakteschade of deuken in metalen en kunststoffen, of de kwaliteit van een las. Naast productdefecten kan vision AI bijvoorbeeld bepalen of een doos correct is afgesloten en gelabeld, of de pallet beschadigd is, enz. En als de omgeving van de te inspecteren objecten variaties in verlichting of reflecties bevat, is vision AI beter uitgerust om deze inspecties te automatiseren.

Wanneer is Vision-AI beter geschikt voor kwaliteitsinspectie?

Oppervlakte inspectie

Het zoeken naar defecten op oppervlakken (zoals bakproducten, hout, plaatmetaal en geschilderde oppervlakken) is een toepassing waar AI uitblinkt. Deze defecten zijn gemakkelijk te zien en te identificeren voor operators, maar vanwege hun sterk variabele aard in grootte, locatie en zelfs type defect, kunnen ze moeilijk te vinden zijn voor traditionele machinevisie. Een anomalieherkenner kan snel worden getraind op alleen goede onderdelen om de defecte items efficiënt te vinden.

Inspectie van verpakkingen

Binnen alle soorten verpakkingen kunnen er dingen mis gaan. Omdat de verpakking vaak kan veranderen, en vanwege de variabiliteit, is het niet altijd het meest kosteneffectief om de inspectie te automatiseren. Met AI is het inspecteren van een doos op alle onderdelen, een pallet op volledigheid, het bevestigen dat een product correct is verpakt, of zelfs het controleren van etikettering snel en kosteneffectief. Vroege probleemidentificatie kan machinestoringen voorkomen, de downtime verminderen en zelfs de kosten verlagen.

Complexe assemblage

Complexe assemblage, vooral bij variatie tussen productieruns, kan kostbaar zijn om te automatiseren. PCBA-productie en algemene elektronica-assemblage bijvoorbeeld kunnen zoveel componenten hebben dat traditionele op regels gebaseerde machine vision te veel tijd of kosten vereist om operationeel te worden. Met Classifiers en Anomaly Recognizers kan een visuele inspectie snel worden opgezet met een kleine dataset en minimale labeling.

Bij EKB denken we graag met u mee over hoe u machine vision kunt toepassen op een manier die bij uw bedrijf past. Meer informatie: www.ekb.nl