AI visuaalne kontroll on rakendatud

Hiljuti on paljud suured siiniettevõtted oma nutikas tehastes juurutanud sügaval õppimisel põhinevad tehisintellekti visuaalse kontrolli süsteemid, mis tähistab siini tootva tööstuse jaoks olulist sammu edasi intelligentse tootmise ja kvaliteedikontrolli vallas. 20-megapikslise suure eraldusvõimega-tööstuskaameraga varustatud süsteem jäädvustab kõrge-lahutusega reaalajas pilte siinijuhtmete pindadest, isolatsioonikihi mähisest ja ühenduskohtadest kiirusega 60 kaadrit sekundis. Kogutud pildiandmeid töötlevad spetsiaalsed pilditöötlusserverid, kus väljaõppinud algoritmmudelid teevad defektide hindamise 100 millisekundi jooksul.

Projekti tehnilise direktori sõnul võtab süsteem kasutusele täiustatud süvaõppe arhitektuuri. Õppides enam kui 100 000 annoteeritud näidise põhjal, suudab see täpselt tuvastada 27 tüüpi levinud defekte, sealhulgas mikro-kriimustusi, süvendeid, isolatsioonikahjustusi ja ebaühtlast plaatimist. Esialgsed toimimisandmed näitavad, et süsteem vähendab tavapärase käsitsi visuaalse kontrolli käigus tuvastamata jätmise määra-tavaliselt umbes 5%-alla 0,1%, mis vähendab oluliselt tehase{10}}defektide määra 85% võrra, suurendades samal ajal kontrolli tõhusust rohkem kui 300%.

Selle uuendusliku kontrollilahenduse rakendamine mitte ainult ei paranda oluliselt tootekvaliteedi järjepidevust ja usaldusväärsust ning vähendab-müügijärgseid hoolduskulusid, vaid seab ka uue tehnilise etalon tööstuse kvaliteedikontrollile. Seda süsteemi kasutavad ettevõtted saavad seda reklaamida teistes tootmisbaasides või eksportida asjakohaseid tehnilisi lahendusi tööstuspartneritele, aidates kaasa kogu siini tootva tööstuse intelligentsele ümberkujundamisele ja ajakohastamisele.