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台达AI视觉检测解决方案大幅提升产品良率,高效掌握瑕疵零件

发布时间:2020-02-25人气:4

工业 4.0 在全球制造业掀起智能化海潮,通过智能制造体系,制造流程将可大幅优化,进而提升产线效能、降低老本支出,在智能制造体系中,人工智能饰演了紧张角色,尤其是深度学习(Deep Learning)演算法更开始被应用到产线体系中的视觉检测,快速而精准的判别产品瑕疵。


  机械视觉检测有用取代人眼,全靠“深度学习”


  深度学习属于机械学习的平台,其演算方式是通过接续重复判别物件获得巨大数据,再经过大量的运算让精准度接续接近完美,台达指出,当前深度学习曾经被大量应用于种种平台,制造业的视觉检测则是其中重点应用。

产品检测是制造业质量管理的一环,过去皆由现场功课员亲力亲为,然而人眼有其极限,检测速率与精确率会随着功课时间拉长降低,再加上产线速率越来越快、产品体积渐渐浮滑短小,后期机械视觉开始取代人眼,成为产线检测合流。


  在产线中,视觉检测有四大主要功效,包括量测、辨识、定位、搜检等,而检测是所有功效中非常困难的片面,因为现场人员对瑕疵的认知不同,因此即便是已然自动化的机械视觉,仍会存在因体系设定或现场质管人员不同,造成出货产品质量无法一致性的问题,要办理此一问题,台达指出深度学习将会是非常佳方式。


  纯 AOI 体系将快速消失,结合 AI 成转型环节


  将深度学习导入至产线检测,对制造业与体系提供商两头来说,都可提升事情服从。在使用者端,视觉检测体系可以省下大量人眼检点的老本,机械视觉软硬件架构的精确率与校验速率,已远远超过人眼,而且设定实现后,即可长时间不中断且以一致标准的事情,将可为制造业者省下大量的人力老本。


  过往的机械视觉体系,每一次上线都必需接续调整设定,在智能制造概念中,产线必需可快速回应订单,弹性调整制造内容,现行机械视觉检测的繁复设定将难以满足弹性化制造需要,深度学习架构只要事前通过训练,即可快速上线使用,且还能自主学习,体系可以自动找出非常佳的 OK/NG 参数,无谓再由人员调整,在此状况下,各装备的瑕疵检测标准将可一致性,不会因品牌、使用时间的不同发生差别。


  至于体系整合商,应用人工智能也将强化环境趋势角逐力。人工智能在视觉检测环境趋势正加快遍及,纯 AOI 体系在制造业的角逐力将会快速消失,但是台达也指出,当今环境趋势对人工智能的导入也有迷思,多数厂商觉得将 AOI 全面替代为人工智能,将可登时降低漏检与误判机率,然而这种一步到位的年头在现实状况中并不可行,反而会让漏检和误检率大幅增加,建议应该保存现行 AOI 功效并结合人工智能,才气迭加两者的优势。


  产品漏检率趋近于零,误判率极低


  台达针对视觉检测所推出的 DAVS 就是以人工智能为核心的输送体系,此体系可以结合既有的 AOI 体系,让既有装备可延伸使用年限,以此保证制造业者过去的投资,而人工智能与 AOI 整合的模式,也提升了产品的检出率。

以SMT用电感(用于手机/小型化PCB)为例,除非是紧张裂纹,否则传统的 AOI 体系常无法校验印象中的线条是原有纹路或裂缝,且AOI对其中度裂纹的检出率小于 50%,轻微裂纹检出率更是在 5% 以下,加装 DAVS 以后,检出率大幅提升,不但漏检率为零,误判率更低于 0.3%。


  台达指出,工业 4.0 夸大产线弹性化与快速自主学习,DAVS 通过人工智能与 AOI 的结合,以深度学习办理了当今 AOI 体系难以检测的产品瑕疵,同时让漏检率趋近于零,到达超高检出率需要,藉此提升出货产品质量。


  别的 DAVS 轻易安置的特点,可让检控装备建置在产线中的每一个紧张环节,一旦制造过程中出现错误,体系就可登时提醒改进,避免将错误累积到非常后检测端,造成更大的老本铺张,也因为 DAVS 可大幅削减人力与管理老本,其投资可在 0.8~1.5 年之间收购。台达以本身打造AOI装备的踏实经验,建议制造业者可依本身需要,于AOI装备加装建置便当的人工智能视觉检测体系,向智能制造更迈近一步。



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