AI voor assemblage-inspectie met meerdere componenten is een geavanceerd visiesysteem dat wordt aangedreven door deep learning dat verifieert of alle afzonderlijke onderdelen in een complex product aanwezig, correct zijn gepositioneerd en correct zijn gemonteerd.

AI transformeert de assemblage-inspectie van een reactief, foutgevoelig proces naar een proactief systeem voor foutpreventie. Hier is hoe:
- Inspectie op basis van AI past zich aan productvariaties aan en detecteert zelfs subtiele defecten met precisie.
- AI geeft onmiddellijke feedback tijdens het proces, waardoor kostbare nabewerking wordt voorkomen.
- Geavanceerde machine vision-modellen identificeren niet alleen een defect, maar lokaliseren het ook nauwkeurig, waarbij de vorm en grootte ervan worden geschetst.
- Er wordt een digitaal auditspoor gecreëerd waarin elke assemblagestap, defectdetectie en correctie automatisch wordt geregistreerd.

Automobiel-, lucht- en ruimtevaart-, elektronica-, zware machines- en medische apparatuur, elke sector waar complexe assemblages een foutloze kwaliteit en naleving van de regelgeving vereisen.

Deep learning is een subset van machine learning waarmee modellen rechtstreeks kunnen leren van duizenden productafbeeldingen en voortdurend ontbrekende, verkeerd uitgelijnde of defecte componenten in realtime kunnen detecteren. Een deep learning-model past zich aan veranderende vormen, grootten en texturen aan om te voorkomen dat acceptabele variaties te veel worden gemarkeerd.

Mask R-CNN, of Mask Region-Based Convolutional Neural Network, is een deep learning-architectuur die veel wordt gebruikt voor objectdetectie en instantiesegmentatie. Bij de detectie van defecten wordt niet alleen vastgesteld of er een defect bestaat, maar wordt ook vastgesteld waar het defect zich bevindt en wordt de exacte vorm ervan geschetst.

Betrouwbaarheidstests met meerdere onderdelen zorgen ervoor dat elk onderdeel in een assemblage niet alleen afzonderlijk werkt, maar ook naadloos functioneert als onderdeel van het hele systeem. Met AI-gestuurde inspectiesystemen kunnen fabrikanten duizenden datapunten in realtime analyseren en mogelijke storingspunten voorspellen voordat ze zich voordoen.

Ja. Zowel Kompass als Nagare zijn ontworpen voor naadloze integratie met gangbare productie-uitvoering (MES), enterprise resource planning (ERP) en kwaliteitsmanagementsystemen.