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Deep Learning 和工業(yè)圖像處理提高了 Velux 的生產效率
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  Velux 代表著高品質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)了一個應用程序,用于實現生產和質量管理的自動化。Velux 還利用圖像處理技術使制造和裝配流程更加高效——得益于 SICK人工智能和 Deep Learning,Velux 正在進一步提升效率。

  Lasse Hedeby 是 Velux A/S 的高級自動化程序員,領導工業(yè)圖像處理解決方案的開發(fā)團隊。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)則的軟件是一個非常耗時的過程。

   

  Deep Learning——提高效率并能更有效地任用員工

  當 Lasse Hedeby 了解到 SICK 的 Deep Learning 解決方案時,他看到了一個機會:通過將具備資質的員工從單調的工作任務中解放出來,對其更有效地安排任用,可以提高公司的效率。

  Deep Learning 是基于神經網絡的人工智能的一個分支,它模仿人類的觀察、感知和決策方式。在過去,這依賴于復雜的計算機基礎設施,因此大多數公司無法使用這些解決方案;但近年來,不再需要復雜的計算機基礎設施,相關技術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 個工時節(jié)省到 20 個工時

  過去,Velux Danmark A/S 一直通過手動檢查其窗戶的子組件來確保產品質量。盡管該系統運行良好,但仍存在一些局限性。根據員工經驗的不同,對部件的評估可能存在偏差。需要快速工作并在一整天內執(zhí)行同樣的檢查,這也給員工帶來了成為“操作盲”的風險。鑒于這些限制,Lasse Hedeby 決定引入攝像機檢查,以幫助操作人員完成這項手動工作。

  然而,這對 Hedeby 來說意味著大量的額外工作,因為 Velux A/S 有許多子流程。對于這些流程中的每一個,都必須為新的工業(yè)圖像處理系統開發(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多達 200 個工時。通過使用基于 SICK AppSpace 的 Deep Learning 解決方案,Hedeby 能夠將新軟件的開發(fā)時間縮短到很少的時間(20 小時)。

  在他近期的一個項目中,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。事實證明這可能很困難,因為將泡沫注入型材時,泡沫的膨脹不均勻。因此,在評估填充過程時沒有明確的答案。

   

 

  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,因此當攝像機檢查型材時,與評估相關的信息僅占圖像的很小一部分。該解決方案需要調整標準 SensorApp,將來自 SICK 圖像處理傳感器的圖像分割成三個單獨的圖像,以便使 Deep Learning 算法更加高效。

  SICK AppSpace SensorApps

  基于 Deep Learning 的 2D 機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作,雙方團隊都從此次合作中受益良多。Lasse Hedeby 說道,他“從未經歷過像 SICK 這樣靈活并提供如此強大支持的供應商”。與此相對應地,SICK 團隊也很高興能與這樣一位有責任心的合作伙伴攜手合作,并實時獲得客戶滿意度的積極反饋。

   

 

  通往工業(yè)自動化的未來之路

  Lasse Hedeby 已經在研究下一個任務,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)圖像處理系統很難完成這項任務,因為金屬和螺釘的表面可能截然不同,具有許多光反射。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)自動化的未來發(fā)展方向。


 

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