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Deep Learning 和工業(yè)圖像處理提高了 Velux 的生產(chǎn)效率
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  Velux 代表著高品質(zhì)的窗戶和與之配套的配件。為了始終提供理想的解決方案,公司的軟件部門開發(fā)了一個(gè)應(yīng)用程序,用于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和質(zhì)量管理的自動(dòng)化。Velux 還利用圖像處理技術(shù)使制造和裝配流程更加高效——得益于 SICK人工智能和 Deep Learning,Velux 正在進(jìn)一步提升效率。

  Lasse Hedeby 是 Velux A/S 的高級自動(dòng)化程序員,領(lǐng)導(dǎo)工業(yè)圖像處理解決方案的開發(fā)團(tuán)隊(duì)。他是一位充滿激情且非常高效的程序員,他知道為圖像處理解決方案開發(fā)基于規(guī)則的軟件是一個(gè)非常耗時(shí)的過程。

   

  Deep Learning——提高效率并能更有效地任用員工

  當(dāng) Lasse Hedeby 了解到 SICK 的 Deep Learning 解決方案時(shí),他看到了一個(gè)機(jī)會:通過將具備資質(zhì)的員工從單調(diào)的工作任務(wù)中解放出來,對其更有效地安排任用,可以提高公司的效率。

  Deep Learning 是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能的一個(gè)分支,它模仿人類的觀察、感知和決策方式。在過去,這依賴于復(fù)雜的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施,因此大多數(shù)公司無法使用這些解決方案;但近年來,不再需要復(fù)雜的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施,相關(guān)技術(shù)的用戶友好度得到了顯著提高,更加便于用戶操作。如今,Deep Learning 解決方案可以在緊湊型工業(yè)控制器上運(yùn)行,使其更易于訪問且更適合工業(yè)使用。

  SICK AppSpace Artificial Intelligence

  用于 SICK 傳感器的人工智能

  Deep Learning

   

  從 200 個(gè)工時(shí)節(jié)省到 20 個(gè)工時(shí)

  過去,Velux Danmark A/S 一直通過手動(dòng)檢查其窗戶的子組件來確保產(chǎn)品質(zhì)量。盡管該系統(tǒng)運(yùn)行良好,但仍存在一些局限性。根據(jù)員工經(jīng)驗(yàn)的不同,對部件的評估可能存在偏差。需要快速工作并在一整天內(nèi)執(zhí)行同樣的檢查,這也給員工帶來了成為“操作盲”的風(fēng)險(xiǎn)。鑒于這些限制,Lasse Hedeby 決定引入攝像機(jī)檢查,以幫助操作人員完成這項(xiàng)手動(dòng)工作。

  然而,這對 Hedeby 來說意味著大量的額外工作,因?yàn)?Velux A/S 有許多子流程。對于這些流程中的每一個(gè),都必須為新的工業(yè)圖像處理系統(tǒng)開發(fā)新的軟件。為所有流程創(chuàng)建基于規(guī)則的軟件可能輕輕松松就需要花費(fèi)多達(dá) 200 個(gè)工時(shí)。通過使用基于 SICK AppSpace 的 Deep Learning 解決方案,Hedeby 能夠?qū)⑿萝浖拈_發(fā)時(shí)間縮短到很少的時(shí)間(20 小時(shí))。

  在他近期的一個(gè)項(xiàng)目中,SICK 的智能解決方案用于檢查鋁型材(百葉窗的組成部分)是否充分填充了聚乙烯泡沫。事實(shí)證明這可能很困難,因?yàn)閷⑴菽⑷胄筒臅r(shí),泡沫的膨脹不均勻。因此,在評估填充過程時(shí)沒有明確的答案。

   

 

  通過密切合作解決問題

  快速完成軟件的訓(xùn)練,以檢測正確填充的型材,并且取得了良好的效果,但該過程并不理想。型材又長又薄,因此當(dāng)攝像機(jī)檢查型材時(shí),與評估相關(guān)的信息僅占圖像的很小一部分。該解決方案需要調(diào)整標(biāo)準(zhǔn) SensorApp,將來自 SICK 圖像處理傳感器的圖像分割成三個(gè)單獨(dú)的圖像,以便使 Deep Learning 算法更加高效。

  SICK AppSpace SensorApps

  基于 Deep Learning 的 2D 機(jī)器視覺傳感器解決方案

  Intelligent Inspection

  Velux A/S 和 SICK 的軟件工程師在開發(fā)解決方案的過程中相互協(xié)作,雙方團(tuán)隊(duì)都從此次合作中受益良多。Lasse Hedeby 說道,他“從未經(jīng)歷過像 SICK 這樣靈活并提供如此強(qiáng)大支持的供應(yīng)商”。與此相對應(yīng)地,SICK 團(tuán)隊(duì)也很高興能與這樣一位有責(zé)任心的合作伙伴攜手合作,并實(shí)時(shí)獲得客戶滿意度的積極反饋。

   

 

  通往工業(yè)自動(dòng)化的未來之路

  Lasse Hedeby 已經(jīng)在研究下一個(gè)任務(wù),即,使用人工智能來確保螺釘在夾持裝置中的安裝和擰緊。使用普通的基于規(guī)則的工業(yè)圖像處理系統(tǒng)很難完成這項(xiàng)任務(wù),因?yàn)榻饘俸吐葆數(shù)谋砻婵赡芙厝徊煌哂性S多光反射。初始的跡象表明成功的希望很大。SICK 的 Deep Learning 解決方案能夠輕松處理復(fù)雜多樣的問題,這意味著,這是基于圖像的檢查和工業(yè)自動(dòng)化的未來發(fā)展方向。


 

狀 態(tài): 離線

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供應(yīng)信息

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