Controllare la qualità durante il processo produttivo

Il processo di produzione è un insieme di attività e operazioni che vengono organizzate e scelte con la massima cura, con l’obiettivo di renderlo il più efficiente possibile, ottimizzando i consumi energetici e riducendo gli sprechi, senza compromettere la qualità finale del prodotto.

Pertanto è utile controllare le varie fasi della produzione, non soltanto il prodotto a processo ultimato.

Si deve prendere in considerazione che un difetto individuato alla fine del processo produttivo può avere un costo più alto rispetto ad un difetto individuato in anticipo, durante la produzione.

Grazie alle ispezioni automatiche della qualità, effettuate con i Sistemi di Visione Cognex dotati di AI, è possibile individuare tempestivamente eventuali difetti e anomalie, intervenendo prima che il prodotto prosegua lungo la linea o venga imballato.

Progettare il sistema di visione in base alle esigenze

D’altra parte, la sola smart camera non è sufficiente a risolvere il problema. Occorre, sempre più spesso, la progettazione di un sistema adattato alle necessità del cliente.

È necessario chiedersi: quali prodotti controllare? Con quale precisione? Quale è la velocità della linea di produzione? Una volta rilevato il difetto o un’anomalia, quale è l’azione da intraprendere?

I tipi di controlli che si possono effettuare sono dimensioni, forma, colore, posizione, presenza o assenza di componenti e altri difetti superficiali e riconoscimento e verifica ottica dei caratteri (OCV e OCR), in base agli standard e ai parametri che il prodotto deve rispettare.

Queste domande ci aiutano a  individuare la soluzione più adatta alle esigenze del processo.

Dalla tecnologia Cognex all’integrazione nel processo

“Advanced Machine Vision Made Easy”: è il modo in cui Cognex afferma la propria visione, vuole rendere accessibili e applicabili tecnologie sempre più avanzate, senza aumentare il livello di complessità.

Noi, come Partner System Integrator Cognex, utilizziamo e integriamo i sistemi di visione Cognex all’interno dei processi produttivi e in numerosi settori industriali quali: Farmaceutico e Biomedicale, Alimentare, Automobilistico, Imballaggi e dei Beni di consumo.

Hai un prodotto da controllare? Parliamone.

Insieme possiamo capire quale soluzione può rispondere alle tue esigenze.

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L'articolo Il valore del controllo qualità nel processo produttivo. proviene da Azzali Elettronica.

Oltre alla precisione e alla scalabilità tipica dei sistemi classici unisce la capacità innata dell’essere umano di analizzare le variazioni, grazie all’analisi delle immagini.

Un progetto di questo tipo necessità un susseguirsi fasi specifiche, in modo da affrontare correttamente sia la «fase di training» che la successiva «fase di implementazione».

Possiamo dire che è caratterizzato da tre fasi:

1. Come per tutte le applicazioni, in ambito di visione vi è una prima fase dove vengono raccolte le  informazioni preliminari utili per affrontare l’applicazione.
2. Per assicurarsi che l’algoritmo di Deep Learning risponda alle necessità dell’applicazione è fondamentale realizzare una prova di concetto che viene svolta quindi nella fase definita “di training”: in questa fase vengono raccolte le immagini e suddivise tra quelle che presentano pezzi buoni e quelle con i pezzi difettosi. I difetti vengono indicati ed evidenziati per poi essere classificati.
3. Fase di implementazione: accettazione della soluzione tecnica; Posa dell’hardware e realizzazione delle immagini e per finire la programmazione del sistema.

Bisogna realizzare le immagini, etichettarle, settare i parametri degli algoritmi, realizzare un primo addestramento, convalidare i risultati ed eventualmente affinarli.

Questo approccio permette di integrare le conoscenze degli specialisti della visione con l’esperienza di chi vive la produzione ogni giorno. Questa unione di competenze garantisce un livello di controllo molto più flessibile e al contempo estremamente efficace.

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Edge Learning

L’edge learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (IA) in cui l’elaborazione avviene sul dispositivo, o “all’edge” dell’origine dei dati, utilizzando una serie di algoritmi pre-addestrati. La tecnologia è semplice da impostare, richiede meno tempo e meno immagini per l’addestramento, rispetto alle altre soluzioni basate sull’IA, come il deep learning.

L’edge learning è una soluzione perfetta per chi deve gestire un’applicazione che presenta variabili troppo complesse per i sistemi di visione tradizionale ma che allo stesso tempo non ha la necessità di utilizzare una soluzione di deep learning.

Come funziona?

Il primo step necessario per progettare un sistema di edge learning è svolto da Cognex che sviluppa la tecnologia e la integra nel smart camera per poi renderli a disposizione dei clienti, i quali completano il processo di addestramento aggiungendo le immagini utili per la loro applicazione specifica. Questo processo garantisce più velocità e risultati anche con poche immagini, inoltre non richiede un computer con una GPU, sono sufficienti computer standard senza la GPU.

I vantaggi dell’Edge Learning

1. È molto meno costoso da implementare rispetto alle soluzioni di machine vision e deep learning basate su regole.
2. Consente di velocizzare le fasi di produzione e i cambio ricetta perché la formazione e la produzione avvengono nello stesso luogo, sullo stesso dispositivo.
3. Chi utilizza la tecnologia edge learning ha bisogno di meno immagini e meno tempo, rispetto al deep learning, per istruire la telecamera.
4. L’Edge learning semplifica le applicazioni di visione artificiale basate su regole perché non richiede una specializzazione nella conoscenza dell’algoritmo.
5. L’edge learning è più user-friendly rispetto alle soluzioni tradizionali, le moderne piattaforme In-Sight Vision Suite permettono di gestire facilmente l’applicazione.

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