Zautomatyzowane systemy
wizyjnej kontroli jakości
oparty na sztucznej inteligencji
dla producentów mebli, podłóg, paneli,
okien i fasad
-
Wyzwania branży drzewnej
Dynamiczny rozwój sektora, rosnące koszty materiałów i brak specjalistów branży drzewnej na rynku pracy to główne wyzwania, przed którymi stoi branża drzewna.
Przewagę zyskują producenci, którzy lepiej wykorzystują narzędzia IT, innowacje technologiczne i rozumieją potrzebę automatyzacji, robotyzacji i digitalizacji procesów.
Woodspect od KSM Vision to innowacyjny, wieloczujnikowy układ optyczny z zaawansowaną automatyką i oprogramowaniem bazującym na sieciach neuronowych, dostosowany do wymagań korporacyjnych, w zakresie systemów IT zakładu: wymiany danych, zarządzaniem uprawnień użytkowników, raportowanie.
Zadaniem Woodspect jest całkowite zastąpienie manualnej inspekcji produktów, podwyższając skuteczność i skalowalność kontroli procesów produkcyjnych, przyczyniając się do rozwiązania wyzwań branży drzewnej.
-
Woodspect do kontroli jakości desek, lamelek paneli i płyt
Woodspect to nowoczesny system widzenia maszynowego oparte na sieciach neuronowych dla producentów oraz fabryk mebli i podłóg drewnianych.
Dzięki zastosowaniu sieci neuronowych uczenia maszynowego, Woodspect pomaga zautomatyzować procesy kontroli jakości na liniach produkcyjnych od materiału surowego do gotowej deski.
Woodspect opiera się na dwóch technikach pomiaru:
– skanowania 3D opartego na metodzie triangulacji laserowej
– skanerze barwy wykorzystującym kamerę liniową RGB.
Poznaj Woodspect -
Kontrola jakości drewna wsparta przez sieci neuronowe
Algorytm zastosowany w systemie Woodspect wykrywania defektów produktów drzewnych opartych na sieciach neuronowych uzyskuje skuteczność klasyfikacji wady drewna na poziomie 98% (w porównaniu do 90% dokładności klasyfikacji w przypadku inspekcji manualnej), przy niskiej liczbie próbek sklasyfikowanych niepoprawnie.
Sztuczna inteligencja Woodspect potrafi przykładowo rozróżnić pęknięcie od śladów po pile czy kieszeń żywiczną od przeżywiczenia.
Aplikacje Woodspect obejmują:
– wykrywanie wad na surowych deskach – algorytmy oparte na sieciach neuronowych umożliwiają wykrycie defektów takich jak: kieszenie żywiczne, zepsute sęki, uszkodzenia mechanicznie. Tego typu kontrola jakości może posłużyć m.in. do eliminacji defektów na łączeniach trzpieniowych lameli oraz automatyzacji naprawy powierzchni wierzchniej produktów.
– precyzyjny pomiar geometrii 3D – poprzez wykorzystanie metody triangulacji laserowej umożliwia dokładny pomiar powierzchni desek po obróbce mechanicznej. Tego typu kontrola jakości może posłużyć m.in. do wykrywaniu objętości ubytków, co umożliwia automatyzację procesu szpachlowania.
Widzenie maszynowe
i sieci neuronowe do zwiększenia efektywności
Producenci mebli i podłóg drewnianych mogą zyskać wiele korzyści z wykorzystania systemów wizyjnych opartych na sztucznej inteligencji do kontroli jakości produktów. Takie systemy pozwalają na precyzyjne wykrywanie wszelkich wad i defektów w drewnianych elementach, co przekłada się na:
- Wyższą jakość produktów: Systemy AI umożliwiają eliminację produktów o wadach, co zwiększa jakość końcowych mebli i podłóg.
- Redukcję kosztów: Uniknięcie produkcji wadliwych elementów przekłada się na oszczędność surowców i kosztów produkcyjnych.
- Zwiększenie efektywności: Kontrola jakości oparta na AI jest szybsza i bardziej dokładna niż kontrola manualna, co przyspiesza proces produkcyjny.
- Spójność i dokładność: Systemy wizyjne zapewniają stałą jakość kontroli, co jest trudne do osiągnięcia w przypadku ręcznej oceny produktów.
- Bezpieczeństwo: Redukcja konieczności interwencji pracowników w procesie kontroli może zmniejszyć ryzyko wypadków i uszkodzeń.
- Dostosowanie do wymagań rynku: Systemy AI mogą być programowane do dostosowywania się do różnych standardów jakości i specyfikacji produktów.
- Monitorowanie trendów: Zbieranie danych z procesu kontroli jakości umożliwia analizę trendów i identyfikację źródeł problemów, co pomaga w doskonaleniu procesu produkcyjnego.
Wprowadzenie systemów wizyjnych opartych na AI do kontroli jakości produktów drewnianych mebli i podłóg może przyczynić się do zwiększenia konkurencyjności na rynku poprzez poprawę jakości produktów, redukcję kosztów oraz zwiększenie efektywności produkcji.
