.jpg)
De productie in de VS vereist meer dan”bijna perfect„kwaliteit. De markt voor machine vision-software groeit snel, naar verwachting meer dan $15,8 miljard voor 2025. Dit gaat niet alleen om camera's. Het gaat om de intelligentie van de software.
Nieuwe gegevens tonen AI in de productie verbetert de detectie van defecten met een nauwkeurigheid van meer dan 90%. Het vermindert ook valse positieven met 30%, zodat uw lijn alleen stopt voor echte problemen. Veel fabrieken maken nog steeds gebruik van traditionele machinevisie.
In dit bericht wordt het verschil uitgelegd tussen oude, op regels gebaseerde machine vision-software en de nieuwe, slimme AI-inspectiesuite-platforms van bedrijven zoals Jidoka Tech die de toekomst van automatisering van kwaliteitscontrole bepalen.
Wat is traditionele machine vision-software?
Traditionele machinevisie is het originele werkpaard in industriële automatisering. Deze oudere machine vision-software werkt volgens een strikte, „als-dan” -logica die is geprogrammeerd door een ingenieur.
1. Hoe het werkt: een wereld van 'als-dan'-logica
Dit systeem is volledig gebaseerd op inspecties op basis van regels. Een vision engineer moet alle regels handmatig programmeren, zoals „controleer of er een pixel helderder is dan X” of „meet deze rand”. Deze machine vision-software weet alleen precies waar u naar moet zoeken. Het is een zeer eenvoudige vorm van software voor het detecteren van defecten, maar het kan alleen bekende problemen vinden waarvoor het voorgeprogrammeerd is om te zien.
2. De voordelen: Extreem snel en betrouwbaar
Dus waar is het goed voor?
Dit type machine vision-software blinkt uit in specifieke, stabiele omgevingen.
- Het biedt een extreem snelle verwerking voor snelle productielijnen.
- Het biedt ongeëvenaarde precisie voor eenvoudige, repetitieve taken.
- Het is perfect voor zeer nauwkeurige metingen, uitlijning en metingen.
- Het is zeer betrouwbaar zolang het onderdeel en de omgeving perfect consistent zijn.
3. De „" glazen kaak "”: waarom het niet lukt”
Dit systeem is broos. Elke normale variatie, zoals een kleine verandering in belichting of materiaalstructuur, overtreedt de regels. Dit veroorzaakt een valse storing of een gemist defect. Het kan niet overweg met „high-mix” productielijnen zonder dat een expert de volledige machine vision-software herprogrammeert.
Deze stijfheid is de reden waarom fabrikanten nu een slimmere, flexibelere oplossing nodig hebben.
De game changer: AI-gestuurde Machine Vision-software
AI-gestuurde machine vision-software draait het script om. Het werkt als een „slimme student” die leert van ervaring, niet als een rigide regelsetter. Deze moderne benadering van visuele inspectie is veel flexibeler en krachtiger.
Deze nieuwe machine vision-software definieert de volgende generatie automatisering van kwaliteitscontrole.
1. Hoe het werkt: „Op voorbeelden gebaseerd” Deep Learning
Deze aanpak maakt gebruik van deep learning. Je programmeert geen regels voor deze machine vision-software. In plaats daarvan gebruikt u inspecties op basis van voorbeelden.
Je voedt het systeem 50-100 voorbeeldafbeeldingen van”goed„onderdelen en”schadelijk„onderdelen.
De neurale netwerken in de software bestuderen deze voorbeelden en leren zichzelf te identificeren hoe 'goed' er eigenlijk uitziet. Dit is een belangrijk onderdeel van een moderne AI-inspectiesuite.
2. Het „" mensachtige "” voordeel”
Dit systeem biedt een „mensachtig” voordeel voor visuele inspectie. Het kan complexe, subjectieve defecten identificeren die bijna onmogelijk te definiëren zijn met „als-dan” -regels. Denk aan cosmetische krasjes, subtiele textuurfouten of lichte verkleuring.
Een traditionele machine vision-software zou hier falen, maar het AI-model leert deze problemen te zien, net zoals een getrainde menselijke operator dat zou doen.
3. Een revolutie voor defectdetectiesoftware
Dit is een revolutie voor software voor het detecteren van defecten. De AI kan het verschil zien tussen een onschadelijke reflectie (a”pseudo-defect„) en een kritieke scheur. Dit vermindert het aantal valse positieven drastisch. Deze mogelijkheid, vaak anomaliedetectie genoemd, betekent dat de machine vision-software alleen echte problemen signaleert, niet onschadelijke variaties.
Deze nieuwe aanpak zorgt voor een duidelijke kloof in prestaties.
Tegenover elkaar: AI versus traditionele machine vision-software
Laten we ze naast elkaar zetten. De juiste keuze hangt af van uw toepassing, maar de trend voor industriële automatisering is duidelijk. De winnaar wordt vaak bepaald door flexibiliteit en totale kosten.
1. Snelheid van implementatie en configuratie
Traditionele machine vision-software is snel in te stellen voor eenvoudige taken. Een technicus kan snel regels programmeren voor een eenvoudige „aanwezigheid/afwezigheidscontrole”. Maar voor een complex onderdeel kan het weken duren voordat een expert alle regels heeft geschreven en verfijnd. Een AI-model kan echter binnen enkele uren of dagen door een kwaliteitstechnicus worden getraind op nieuwe, complexe onderdelen.
2. Flexibiliteit en aanpassingsvermogen
Dit is de grootste overwinning van AI. Wanneer een nieuw product of een nieuwe verpakking wordt geïntroduceerd, faalt de traditionele machinevisie. Je moet een expert betalen om duizenden regels code te herschrijven, met ernstige downtime tot gevolg.
Met een AI-inspectiesuite train je eenvoudig de machine vision-software op de nieuwe voorbeelden. Dit maakt het perfect voor moderne high-mix-productie.
3. Omgaan met valse positieven
Traditionele systemen zijn berucht vanwege hun hoge percentage vals-positieven. Ze stoppen de lijn voor onschadelijke reflecties of lichtveranderingen. AI-aangedreven machine vision-software begrijpt „normale” variaties. Door te leren wat acceptabel is, wordt de lijn veel minder vaak stopgezet, waardoor je werkelijke doorvoer toeneemt.
4. Totale eigendomskosten (TCO)
Traditionele machine vision-software heeft mogelijk lagere initiële kosten. De kosten voor onderhoud en herprogrammering zijn zeer hoog. Een AI-inspectiesuite heeft hogere initiële trainingskosten, maar een veel lagere TCO.
Laten we eens kijken naar een kostenvoorbeeld van twee jaar voor een fabriek die 4 nieuwe productmodellen per jaar introduceert.
A) Voorbeeld van traditionele TCO voor machinevisie:
- Initiële kosten voor jaar 1: $15.000 (software + eenvoudige installatie)
- Herprogrammering van jaar 1: $20.000 (4 nieuwe producten x $5.000 experttijd)
- Herprogrammering van jaar 2: $20.000
- Totaal 2 jaar: $55.000
B) Voorbeeld van TCO van AI-gestuurde Machine Vision-software:
- Initiële kosten voor jaar 1: $30.000 (software + initiële modeltraining)
- Herprogrammering van jaar 1: $4.000 (4 nieuwe producten x $1.000 interne trainingstijd)
- Herprogrammering van jaar 2: $4.000
- Totaal 2 jaar: $38.000
In dit voorbeeld slaat de machine vision-software, mogelijk gemaakt door AI, op $17.000 meer dan twee jaar door de noodzaak van herprogrammering door deskundigen te elimineren.
De hoge TCO van oude systemen dwingt fabrikanten om een betere manier te vinden om AI te integreren.
Hoe Jidoka Tech u kan helpen de kloof te overbruggen met een AI-inspectiesuite
De overstap naar AI hoeft niet te betekenen dat je hele lijn eruit wordt gescheurd. Dit is waar een geavanceerde AI-inspectiesuite zoals die van Jidoka Tech komt binnen. Ze helpen u de kloof te overbruggen door intelligentie toe te voegen aan uw bestaande industriële automatiseringsinstallatie.
Dit is wat hun AI-inspectiesuite onderscheidt:
- Hardware-agnostische integratie: Je hoeft je bestaande hardware niet te verwijderen. De”KOMPAS„machine vision software is ontworpen om hardware-agnostisch te zijn. Het integreert met uw huidige camera's (zoals Cognex, Keyence, of Basler) om een krachtig AI-brein toe te voegen, waardoor u een dure revisie hoeft te besparen.
- „Digital Twin” -analyses: Een echte AI-inspectiesuite moet meer doen dan alleen onderdelen doorgeven of uitvallen. Deze machine vision-software creëert een „digitale tweeling” van elke inspectie. Dit geeft je team de gegevens om hoofdoorzaakanalyses uit te voeren en procestrends te herkennen voordat ze grote problemen worden.
- Snellere ROI met vooraf getrainde modellen: U kunt deze software voor het detecteren van defecten binnen enkele dagen in plaats van maanden implementeren. Het platform bevat vooraf getrainde modellen voor specifieke industrieën. Dit betekent dat u een snellere installatie krijgt en een rendement op uw investering kunt zien, vaak in slechts 8-12 maanden.
Het upgraden van uw visuele inspectie hoeft geen complete demontage te zijn. Als u klaar bent om krachtige AI in de productie toe te voegen aan uw bestaande lijn, neem contact op met Jidoka Tech om een demo van het KOMPASS-platform aan te vragen.
Conclusie
AI-gestuurde machine vision-software is de duidelijke toekomst voor kwaliteitscontrole. Veel AI in productieprojecten mislukt echter. Ze hebben vaak enorme datasets of gespecialiseerde datawetenschappers nodig, wat een enorme toetredingsdrempel vormt.
Het kiezen van de verkeerde AI-inspectiesuite is een kostbare vergissing. U riskeert hoge valse positieven die uw lijn stoppen, of een systeem dat bij uw volgende productwijziging verouderd raakt, waardoor uw volledige investering wordt verspild.
Dit is waarom KOMPASS-platform van Jidoka Tech is een betere aanpak. Het is een hardware-agnostische machine vision-software die uw bestaande camera's upgradet (zoals Cognex of Keyence).
Plan een demo van Jidoka's KOMPASS-platform om te zien hoe vooraf getrainde modellen uw uitdagingen op het gebied van visuele inspectie in enkele dagen kunnen oplossen.
Veelgestelde vragen
1. Wat is het belangrijkste verschil tussen AI en traditionele machinevisie?
Traditionele machinevisie is gebaseerd op rigide, op regels gebaseerde inspectie, geprogrammeerd door een ingenieur. AI-gestuurde machine vision-software maakt daarentegen gebruik van deep learning en neurale netwerken. Deze AI-inspectiesuite leert van inspecties op basis van voorbeelden (goede/slechte onderdelen) om complexe, onvoorspelbare defecten te vinden, waardoor deze uitstekend geschikt is voor visuele inspectie in slimme fabrieken.
2. Is AI-machine vision-software langzamer dan traditionele software?
Nee. De AI-gevolgtrekking (de beslissing) is ongelooflijk snel, vergelijkbaar met snelle industriële automatisering. Hoewel de initiële deep learning-training voor de AI-inspectiesuite tijd kost, is het veel sneller om deze machine vision-software te implementeren op nieuwe, complexe onderdelen dan het schrijven van een nieuwe, op regels gebaseerde inspectiecode.
3. Wat is een „vals positief” in machine vision?
Een vals-positief resultaat is wanneer machine vision-software een goed deel ten onrechte als „slecht” markeert. Dit is gebruikelijk bij traditionele machinevisie waarbij op regels gebaseerde inspectie wordt gebruikt, waarbij een onschadelijke reflectie als een defect wordt beschouwd. Een moderne AI-inspectiesuite maakt gebruik van deep learning om normale variaties te begrijpen en deze kostbare fout te voorkomen.
4. Moet ik al mijn camera's vervangen om AI-inspectie te kunnen gebruiken?
Niet noodzakelijk. Veel moderne platforms voor AI-inspectiesuite zijn „hardware-agnostisch”. Dit betekent dat deze geavanceerde machine vision-software op uw bestaande industriële camera's kan worden uitgevoerd. U voegt eenvoudig een AI-brein toe aan uw huidige hardware voor visuele inspectie, waardoor u aanzienlijke kosten bespaart op uw AI-upgrade bij de productie.
5. Kan AI cosmetische defecten vinden die op regels gebaseerde systemen missen?
Ja. Dit is een belangrijke kracht van AI in de maakindustrie. AI-gestuurde machine vision-software blinkt uit in het detecteren van afwijkingen voor subjectieve fouten zoals lichte krassen of textuurproblemen. Traditionele machinevisie die gebruikmaakt van op regels gebaseerde inspectie kan deze cosmetische defecten niet definiëren, maar op voorbeelden gebaseerde inspectie met deep learning kan ze gemakkelijk vinden.
6. Wat is een „AI-inspectiesuite”?
Het is meer dan alleen software voor het detecteren van defecten. Een AI-inspectiesuite is een compleet softwareplatform voor machinevisie voor slimme fabrieken. Het omvat het deep learning AI-model, gebruiksvriendelijke trainingstools en analysedashboards. Het ondersteunt de automatisering van kwaliteitscontrole door defecten te vinden en u te helpen de hoofdoorzaak ervan te analyseren.
