Smart kamery czy systemy wizyjne oparte na głebokich sieciach neuronowych? Sprawdź różnice w aplikacjach kontroli jakości

Inteligentne kamery zaprojektowane do kontroli jakości odgrywają kluczową rolę w nowoczesnych środowiskach przemysłowych, skutecznie kontrolując produkty. Kamerki działają poprzez przechwytywanie obrazów elementów przechodzących przez linię produkcyjną, wykorzystując moduły przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Dzięki predefiniowanym algorytmom smart kamery mogą wykrywać różne wady, nieprawidłowości lub odchylenia od pożądanych specyfikacji. Istnieje wiele rodzajów inteligentnych kamer dostosowanych do konkretnych potrzeb kontroli, w tym warianty 2D i 3D. Smart kamery 2D koncentrują się na kontroli powierzchni, wersje 3D – zapewniają dodatkowe informacje o głębokości w celu dokładnej analizy wymiarowej.

Zintegrowane ze sterownikami PLC lub sieciami przemysłowymi, inteligentne kamery płynnie integrują się ze zautomatyzowanymi systemami produkcyjnymi. Integracja ta ułatwia szybką komunikację i umożliwia natychmiastowe działania naprawcze w odpowiedzi na wykryte wady. Kontrola za pomocą inteligentnych kamer w czasie rzeczywistym zwiększa wydajność produkcji, minimalizując przestoje i zmniejszając prawdopodobieństwo, że na rynek trafią wadliwe produkty.

Wśród popularnych marek oferujących inteligentne systemy kamer do kontroli jakości są m.in.: Cognex Corporation, Keyence Corporation, Teledyne DALSA, Omron Corporation i Sick AG.

Choć inteligentne kamerki od lat z powodzeniem dostarczają rozwiązania do kontroli jakości, zdecydowanie nie „potrafią wszystkiego”. Rzeczywiście stały się niezbędnymi narzędziami do kontroli jakości, oferując zaawansowane możliwości inspekcji, wykrywania i analizy wad produkowanych towarów – są naprawdę smart! – istnieje jednak zasadnicza różnica między nimi a bardziej zaawansowanymi systemami wizyjnymi opartymi na głębokich sieciach neuronowych.

Główna różnica między inteligentnymi kamerami a systemami wizyjnymi opartymi na głębokich sieciach neuronowych (deep learning AI) polega na sposobie analizy obrazu i „podejmowania decyzji”. Inteligentne kamery opierają się przede wszystkim na predefiniowanych algorytmach i logice opartej na regułach w celu przetwarzania obrazów i identyfikowania wad, zapewniając deterministyczne podejście do kontroli. Z kolei systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują techniki sztucznej inteligencji (AI), w szczególności algorytmy uczenia maszynowego, do analizy danych wizualnych i podejmowania decyzji w oparciu o wyuczone wzorce i cechy.

Systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji mają możliwość uczenia się na podstawie oznaczonych zestawów danych, co pozwala im dostosowywać się i ulepszać w czasie poprzez ciągłe trenowanie i ekspozycję na nowe dane. Ta zdolność adaptacyjnego uczenia się umożliwia systemom opartym na sztucznej inteligencji wykonywanie złożonych zadań inspekcji z większą elastycznością i dokładnością w porównaniu do inteligentnych kamer opartych na regułach. Dodatkowo, systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji oferują możliwość bardziej zaawansowanego wykrywania i klasyfikacji wad, ponieważ mogą rozpoznawać subtelne różnice i anomalie w danych wizualnych, które mogą nie być łatwo wychwytywane przez predefiniowane algorytmy.

KSM Vision jest jednym z nielicznych producentów zautomatyzowanych systemów wizyjnych, którzy w portfolio produktowym oferują systemy kontroli jakości oparte na architekturze neuronowej (deep learning AI).

Głębokie uczenie, podzbiór uczenia maszynowego, koncentruje się na wykorzystaniu sieci neuronowych z wieloma warstwami do uczenia się na podstawie danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów uczenia maszynowego, modele głębokiego uczenia automatycznie wyodrębniają cechy z surowych danych, zmniejszając potrzebę ręcznej inżynierii cech.

Architektury głębokiego uczenia, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), wyróżniają się w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka i sekwencyjna analiza danych. Podczas gdy głębokie uczenie sprawdza się w przypadku zadań wymagających wysokiego poziomu abstrakcji i złożonych wzorców, tradycyjne techniki uczenia maszynowego opierają się bardziej na inżynierii cech i są często wykorzystywane do ustrukturyzowanych danych z wyraźnymi cechami.

Modele głębokiego uczenia zazwyczaj wymagają dużych ilości oznaczonych danych i zasobów obliczeniowych do trenowania systemu. Zdolność do uczenia się skomplikowanych wzorców sprawia, że ich popularność rośnie w ostatnich latach.

W obszarze kontroli jakości ta sama zdolność pozwala na zaawansowaną analitykę, adaptacyjne uczenie się i zdolności predykcyjne, zwiększając wydajność i stanowiąc odpowiedź na stale zmieniające się oczekiwania konsumentów w zakresie zrównoważonego rozwoju, nowych formatów i specyfikacji produktów, trendów.

Odpowiedź na takie pytanie zazwyczaj brzmi „to zależy od potrzeb”. Jednak w tym przypadku odpowiedź powinna brzmieć raczej – „to zależy od zakładanego horyzontu inwestycyjnego, przewidywanego wzrostu i Twojego poziomu skłonności do ryzyka”.

Inteligentne kamery zapewniają prostotę i działanie w czasie rzeczywistym dla podstawowych zadań inspekcyjnych. Co więcej, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (deep learning AI) i technik uczenia maszynowego, systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji oferują:

• zwiększoną zdolność adaptacji,
• większą elastyczność,
• potencjał zaawansowanych dostosowań i aplikacji,
• wysoką skalowalność.

Dlaczego jest to ważne w kontekście przewidywanego horyzontu inwestycyjnego, rozwoju biznesu czy skłonności do ryzyka? Ponieważ w dobie zmiany w kierunku zwiększania wydajności produkcji przy jednoczesnym uwzględnianiu wpływu kwestii ekologicznych na wymagania produkcji i zmieniających się trendów i wymagań konsumentów, nowoczesny zakład produkcji wysokonakładowej nie powinien ignorować żadnego z wyżej wymienionych czynników.

Kierownik kontroli jakości lub kierownik produkcji z ograniczoną skłonnością do ryzyka powinien uwzględnić stale zmieniające się środowisko produkcyjne i trendy rynkowe przy wyborze zautomatyzowanego rozwiązania wizyjnego dla swojego zakładu. Prawdopodobnie znajdzie on większe poczucie… bezpieczeństwa – oraz realne korzyści – w zautomatyzowanym systemie wizyjnym opartym na głębokich sieciach neuronowych zapewniającym skalowalność i elastyczność na lata.

Nie zawsze wykorzystanie głębokich sieci neuronowych jest koniecznie w systemach kontroli jakości, np. niektóre systemy oparte na OCR nie  wymagają tak zaawansowanych technologicznie rozwiązań software, aby dostarczać najwyższą jakość. Jednak w aplikacjach, w których potencjalne wady mogą być bardzo zróżnicowane  i precyzyjne (np. wady w naturalnym drewnie w przemyśle meblarskim lub pigułki w produkcji farmaceutycznej) lub w których wymagania dotyczące kontroli jakości często ulegają zmianie, głębokie uczenie AI oferuje długoterminowe korzyści.

Wybierając zautomatyzowane rozwiązanie wizyjne, warto również wziąć pod uwagę potrzeby zakładu w zakresie systemów IT. Jeśli szukasz rozwiązania, które umożliwi integrację z systemem IT zakładu w zakresie wymiany danych, raportowania lub uprawnień użytkowników, głębokie uczenie maszynowe zapewni większą elastyczność.

Obecne trendy w produkcji obejmują m.in:

• Redukcja odpadów  (wycofywanie produktów z rynku, marnotrawstwo materiałów itp.) dzięki kompleksowej inspekcji produktów (mogą to robić zarówno inteligentne kamery, jak i systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji),
• Automatyzacja, robotyzacja i cyfryzacja na każdym etapie procesu produkcyjnego w celu zminimalizowania lub nawet wyeliminowania pracy manualnej (smart kamery mogą w pewnym stopniu zaspokoić tę potrzebę, systemy wizyjne wykorzystujące głębokie uczenie AI mają znacznie tu większy potencjał),
• Producenci korporacyjni kładący duży nacisk na skalowalność i wydajność oprogramowania (tylko systemy wizyjne z uczeniem maszynowym mogą to zaoferować),
• Pełna identyfikowalność i śledzenie wad w procesie produkcyjnym (tylko uczenie maszynowe może to zaoferować),
• Rosnące zapotrzebowanie na rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb, które oferują większą elastyczność i zdolność adaptacji pod względem stale zmieniających się wymagań produkcyjnych – zmienione etykiety, nowe formaty opakowań, polityka „zero odpadów” itp.(tylko uczenie maszynowe może to zaoferować),

Wybór systemów wizyjnych opartych na sztucznej inteligencji może umożliwić producentom wykorzystanie zaawansowanej analityki, adaptacyjnego uczenia się i możliwości predykcyjnych, aby nie tylko zwiększyć wydajność produkcji, ale także sprostać zmieniającym się wymaganiom konsumentów w zakresie zrównoważonego rozwoju i jakości produktów.

Kluczowe różnice obu systemów zostały opisane poniżej.

• Zautomatyzowane systemy wizyjne oparte na inteligentnych kamerach:
  • Predefiniowane algorytmy: Systemy inteligentnych kamer zazwyczaj wykorzystują predefiniowane algorytmy i logikę opartą na regułach do wykonywania podstawowych zadań przetwarzania i analizy obrazu. Algorytmy te są zaprojektowane do wykonywania określonych procedur inspekcji, takich jak wykrywanie krawędzi, analiza blobów i dopasowywanie szablonów, bez potrzeby rozbudowanego programowania lub dostosowywania.
  • Oprogramowanie: Inteligentne kamery są wyposażone we wbudowane oprogramowanie, które kontroluje funkcje pozyskiwania, przetwarzania i komunikacji obrazu w samej kamerze. Oprogramowanie jest zoptymalizowane do pracy w czasie rzeczywistym i często zawiera graficzny interfejs użytkownika (GUI) do konfigurowania parametrów inspekcji i przeglądania wyników.
  • Ograniczona elastyczność: Oprogramowanie inteligentnych kamer oferuje prostotę i łatwość obsługi, ale może mieć ograniczoną elastyczność w zakresie obsługi złożonych scenariuszy inspekcji lub dostosowywania się do zmieniających się wymagań. Użytkownicy są zazwyczaj ograniczeni do predefiniowanych algorytmów i funkcji dostarczonych przez producenta kamery.
• Głębokie uczenie oparte na sztucznej inteligencji zautomatyzowanych (deep learning AI) systemów wizyjnych:
  • Możliwości szkolenia i uczenia się: Systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym wykorzystują zaawansowane algorytmy oprogramowania, w szczególności techniki głębokiego uczenia, do analizowania i uczenia się na podstawie dużych zbiorów danych oznaczonych obrazów. Systemy te mogą być szkolone w zakresie rozpoznawania wzorców, cech i anomalii w danych wizualnych, umożliwiając bardziej wyrafinowane i adaptacyjne możliwości inspekcji.
  • Konfigurowalne modele: W przeciwieństwie do inteligentnych systemów kamer, systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym oferują większą elastyczność i opcje dostosowywania. Użytkownicy mogą trenować i dostosowywać modele uczenia maszynowego do konkretnych zadań inspekcyjnych, dostosowując parametry, architekturę i dane szkoleniowe w celu poprawy dokładności i wydajności.
  • Integracja z platformami programistycznymi: Systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym często integrują się z popularnymi frameworkami i bibliotekami do głębokiego uczenia, takimi jak TensorFlow, PyTorch lub OpenCV. Pozwala to użytkownikom na wykorzystanie szerokiej gamy narzędzi, algorytmów i zasobów do tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego dostosowanych do ich wymagań w zakresie kontroli jakości.
  • Ciągłe doskonalenie: Systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym mają zdolność do ciągłego uczenia się i doskonalenia w miarę upływu czasu i ilości przetworzonych danych. Ta zdolność adaptacyjnego uczenia się umożliwia systemowi dostosowanie się do zmian w projektach produktów, procesach produkcyjnych lub kryteriach kontroli, prowadząc do zwiększenia dokładności i wydajności.

Bez względu na wybór, każde z tych rozwiązań, o ile jest dostarczane przez wiarygodnego i renomowanego dostawcę, będzie solidne i niezawodne, oferując najwyższą dokładność wykrywania wad. Pod względem cenowym rozwiązania są porównywalne, a czynnikiem, który w największym stopniu determinuje poziom cen jest rozpoznawalność marki.

Więcej o: smart systemy kontroli jakości w inteligentnych fabrykach 

W nowoczesnych warunkach przemysłowych zapewnienie jakości produktu ma kluczowe znaczenie dla utrzymania satysfakcji klienta i wydajności operacyjnej. Inteligentne kamery i systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym stały się niezbędnymi narzędziami do kontroli jakości, oferując zaawansowane możliwości inspekcji, wykrywania i analizy wad produkowanych towarów.

Choć obie technologie służą wspólnemu celowi, jakim jest zapewnienie jakości, wykorzystują one różne podejścia i funkcje. Inteligentne kamery opierają się na predefiniowanych algorytmach i logice opartej na regułach przetwarzania i analizy obrazu, zapewniając prostotę i działanie w czasie rzeczywistym.

Z kolei systemy wizyjne oparte na głębokich sieciach neuronowych wykorzystują zaawansowane algorytmy do analizy i interpretacji danych wizualnych, oferując adaptacyjne możliwości uczenia się i dostosowywania do obsługi różnorodnych zadań kontroli jakości.