Automatizuoti vizualinės
kokybės kontrolės sistemos,
pagrįstos dirbtiniu intelektu,
baldų, grindų, panelių, langų ir fasadų gamintojams
-
Medienos pramonės iššūkiai
Medienos pramonės sektoriaus augimas, augančios medžiagų kainos ir trūkstantys specialistai darbo rinkoje – tai pagrindiniai iššūkiai, su kuriais susiduria medienos pramonė. -
Woodspect – kokybės kontrolės sistema lentų, lamelių, panelių ir plokščių tikrinimui.
„Woodspect“ – moderni mašinų regos sistema, pagrįsta neuroniniais tinklais, skirta baldų ir medinių grindų gamintojams bei fabrikams.Susipažinkite su Woodspect sistema -
Medienos kokybės kontrolė, paremta neuroniniais tinklais
Algoritmas, naudojamas Woodspect sistemoje, skirta medinių produktų defektų aptikimui, remiasi neuroniniais tinklais ir pasiekia 98% medienos defektų klasifikavimo tikslumą (palyginti su 90% tikslumu atliekant rankinę patikrą), turint mažą klaidingai klasifikuotų mėginių skaičių.
Woodspect dirbtinis intelektas sugeba atskirti, pavyzdžiui, įtrūkimą nuo pjovimo žymių ar sakų kišenę nuo per didelio sakų kiekio.
Woodspect programos apima:
– Defektų aptikimas ant nelygių lentų – algoritmai, paremti neuroniniais tinklais, leidžia aptikti defektus, tokius kaip sakų kišenės, sugadinti mazgai, mechaniniai pažeidimai. Tokia kokybės kontrolė gali būti naudojama, pavyzdžiui, norint pašalinti defektus ant lamelių jungčių ir automatizuoti paviršiaus remonto procesą.
– Tikslus 3D geometrijos matavimas – naudojant lazerinio trianguliavimo metodą, suteikia tikslų lentų paviršių po mechaninio apdirbimo matavimą. Tokia kokybės kontrolė gali būti naudojama, pavyzdžiui, norint aptikti tūrinę defektų apimtį, leidžiančią automatizuoti glaistymo procesą.
Mašininis matymas ir neuroniniai tinklai efektyvumui didinti
Medienos baldų ir grindų gamintojai gali pasinaudoti daugybe privalumų, naudodami dirbtinio intelekto pagrindu veikiančius vizualinės kontrolės sistemas kokybės užtikrinimui. Tokios sistemos leidžia tiksliai nustatyti visas klaidas ir defektus medienos elementuose, kas lemia:
- Aukštesnę produktų kokybę: Dirbtinio intelekto sistemos leidžia pašalinti brokuotus produktus, taip padidinant galutinių baldų ir grindų kokybę.
- Sumažintas kaštus: Vengiant brokuotų elementų gamybos, sutaupoma žaliavų ir gamybos kaštų.
- Didėjusi efektyvumas: Dirbtiniu intelektu pagrįsta kokybės kontrolė yra greitesnė ir tiksliau nei rankinė, kas spartina gamybos procesą.
- Nuoseklumas ir tikslumas: Vizualinės sistemos užtikrina pastovią kokybės kontrolę, ko sunku pasiekti atliekant rankinę vertinimą.
- Saugumas: Mažinant darbuotojų įsikišimo būtinybę kontroliuojant procesą, sumažinamas nelaimingų atsitikimų ir sugadinimų rizika.
- Prisitaikymas prie rinkos reikalavimų: Dirbtinio intelekto sistemos gali būti programuojamos prisitaikyti prie įvairių kokybės standartų ir produktų specifikacijų.
- Tendencijų stebėjimas: Kokybės kontrolės proceso duomenų rinkimas leidžia analizuoti tendencijas ir nustatyti problemų šaltinius, kas padeda tobulinti gamybos procesą.
Įdiegiant dirbtiniu intelektu pagrįstas vizualinės kontrolės sistemas medienos baldų ir grindų kokybės užtikrinimui, galima padidinti konkurencingumą rinkoje, gerinant produktų kokybę, mažinant kaštus ir didinant gamybos efektyvumą.
