Máy công nghiệp

Tầm nhìn máy cần phải được đơn giản hơn

Tác giả: ROBERT MOSS

Trước khi đưa vào vận hành một nhà sản xuất có thể áp dụng các nguyên tắc Công nghiệp 4.0, họ phải tăng cấp kỹ năng cho công nhân của họ.

Đây là thử thách không nhỏ. Một báo cáo từ Deloitte 2018 cho thấy chỉ 47% các tổ chức tin rằng họ đang làm đủ để tạo ra một lực lượng lao động cho Công nghiệp 4.0. Báo cáo tương tự cho thấy các tổ chức muốn đào tạo nhân viên hiện tại thay vì thuê những người mới, vì vậy, điều đó rất quan trọng đối với các nhà sản xuất để tìm ra con đường áp dụng đến Công nghiệp 4.0 nhằm giảm thiểu nhu cầu đào tạo.

Thị giác tầm nhìn máy đòi hỏi những kỹ năng đặc biệt

Tầm nhìn máy là một ví dụ điển hình của các vấn đề trong tầm tay. Như minh họa trong Hình 1, một hệ thống thị giác máy bao gồm một loạt phần cứng và phần mềm tinh vi, cùng với các kỹ thuật phức tạp để thiết lập và giám sát hệ thống. Các yếu tố chính của một hệ thống như vậy bao gồm:

Đào tạo – Dữ liệu hình ảnh hiện có được sử dụng để xây dựng các mô hình của các đối tượng và các thuộc tính của chúng trong môi trường máy chủ hiệu năng cao. Suy luận – Các mô hình được đào tạo triển khai trên các hệ thống chắc chắn trong môi trường nhà máy, nơi họ có thể đánh giá hình ảnh mới (ví dụ: nhận dạng văn bản hoặc phát hiện lỗi).

Đào tạo lại –Nếu có thay đổi đối với môi trường nhà máy, chẳng hạn như độ lệch trong quang học, ánh sáng hoặc thông số kỹ thuật của sản phẩm, phân phối dữ liệu có thể thay đổi. Một quy trình đào tạo lại thu thập hình ảnh mới, và sau đó cập nhật mô hình.

Mỗi bước trong quy trình này đòi hỏi kiến thức chuyên ngành. Ví dụ, một nhà phát triển có thể biết cách đào tạo một mô hình nhưng không biết về các biến thể trong điều kiện nhà máy. Ngược lại, nhân viên vận hành có thể là chuyên gia về lỗi sản xuất và nguyên nhân của họ nhưng thiếu kỹ năng lập trình.

Phương pháp đơn giản hóa cho tầm nhìn máy
Để giải quyết khoảng cách về kỹ năng này, các công ty như Eclech đang tạo ra các giải pháp đầu cuối (Hình 1) giúp các lập trình viên và nhân viên vận hành gặp nhau ở giữa. Gần đây chúng tôi đã nói chuyện với Neil Chen, một giám đốc cấp cao về thị giác máy và Alex Liang, một giám đốc sản phẩm thị giác máy, về phương pháp mới này.

“Chúng tôi hiểu cách đơn giản sẽ làm cho quá trình này dễ dàng hơn nhiều cho người dùng của chúng tôi”, Chen nói. Đó là lý do tại sao chúng tôi thiết kế phần mềm đào tạo EzBuilder và giao diện người dùng đồ họa của nó để những người lao động không có kỹ năng lập trình có thể nhanh chóng xây dựng và triển khai các ứng dụng thị giác máy tạo ra các mô hình, xử lý ghi nhãn hoặc nhập sản phẩm trong toàn bộ quá trình học sâu. Hình 2 minh họa cách công cụ đơn giản có thể được sử dụng bởi những người không lập trình.

Một khía cạnh khác về cách công ty đơn giản hóa quá trình học sâu là tích hợp máy ảnh thông minh chạy bằng Intel® và bộ công cụ phân phối OpenVINO ™ của Intel® vào giải pháp.

Một lợi ích của OpenVINO, Laing đã nói rằng một chương trình có thể được viết và sau đó, tùy thuộc vào khối lượng công việc, chạy trên các phần cứng khác nhau của Intel®. Ví dụ: cùng một mô hình học sâu có thể chạy trên các CPU Intel khác nhau, chẳng hạn như bộ xử lý Intel® Xeon®, Intel Atom® và Intel® Core ™ và bộ gia tốc suy luận học tập sâu Intel® sử dụng cùng một lớp phần mềm phía trên . Và chỉ với một sự khác biệt dòng lệnh, chương trình có thể được đặt thành các mục tiêu khác nhau.”

Tầm nhìn máy móc trong thế giới thực
Như minh họa trong Hình 3, cho phép các công cụ và máy móc xử lý chính xác và nhanh chóng các tác vụ sản xuất thông thường đòi hỏi phải phát triển một hệ thống thị giác máy có thể làm như sau:

Đáng tin cậy xác định một loạt các đối tượng trong chuỗi quy trình

Tăng hiệu quả và giảm độ phức tạp của quy trình công việc

Tự động hóa và tăng tốc độ sản xuất
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho phép nhận dạng và đọc chính xác và nhanh chóng các văn bản chữ và số trên nhãn, vật liệu, bộ phận và thành phẩm. Điều này là cần thiết để đảm bảo truy xuất nguồn gốc trong suốt quá trình sản xuất và phân phối.

Hệ thống, theo Chen, phải vượt qua các thách thức OCR liên quan đến các phông chữ, ngôn ngữ, kích cỡ và màu sắc khác nhau của văn bản và biến dạng trong dây chuyền sản xuất. Chen, giáo dục dựa trên nền tảng học tập sâu của Deep Deep, Chen cung cấp một cách tiếp cận mới để giải quyết các thách thức OCR thông qua ghi nhãn hình ảnh, đào tạo và suy luận, cũng như bằng cách đơn giản hóa các quy trình và tăng độ tin cậy trên sàn nhà máy. Quá trình đào tạo lại làm cho hệ thống OCR chính xác và thích ứng hơn.”

Kiểm tra khuyết tật là một nhiệm vụ khác mà tầm nhìn của máy có thể tăng cường. Laing cho biết tính không thể đoán trước của các tính năng trong quy trình đảm bảo chất lượng, hệ thống thị giác máy phải đủ sắc bén để kiểm tra chính xác các khuyết tật, theo Laing nói. Và nếu hệ thống không có sự tinh chỉnh cao, thì Chen đã thêm Chen, hệ thống kiểm tra quang học tự động (AOI) có thể bỏ sót các khuyết điểm, hoặc gắn các bộ phận hoặc sản phẩm hoàn hảo bị lỗi. Những gì chúng ta gọi là underkill và overkill.

Công nghệ học sâu được tìm thấy trong giải pháp Eclech có thể cải thiện các hệ thống AOI, tinh chỉnh chúng thông qua đào tạo, suy luận và đào tạo lại để gắn thẻ chính xác các mặt hàng bị lỗi cho các loại sai sót khác nhau trong khi tránh các lỗi.

“Cả Chen và Laing đều nhận xét về cách tầm nhìn của máy có thể cải thiện vị trí và hướng dẫn phôi. Là dây chuyền sản xuất tốc độ cao, xác minh, chọn và đặt hướng dẫn robot, và các nhiệm vụ khác yêu cầu các công cụ định vị, định vị và công cụ tìm mô hình hỗ trợ thị giác máy, Laing nói. Đây là điều cần thiết, ông Chen nói thêm, Chen nhận ra và xác định vị trí và hướng chính xác của các bộ Thông tin về các Tác giả Robert Moss là một nhà tư vấn và chiến lược gia độc lập, người tập trung vào giá trị thu được thông qua IoT, AI, học ngành máy và công nghệ. Ông cũng giúp đưa ra tiếng nói cho các giám đốc điều hành tại các công ty công nghệ hàng đầu, cho phép các câu chuyện cá nhân của họ thể hiện cách họ khuyến khích sự đổi mới, vượt qua trở ngại và cải thiện kỹ năng lãnh đạo của họ. phận. Điều này lần lượt được sử dụng định vị các công cụ để kiểm tra hoặc các công việc khác. Dữ liệu cũng có thể được nhập vào các thiết bị xử lý.

Đồng thuận là điều cần thiết để đạt được công nghiệp 4.0.
Các nhà sản xuất chịu áp lực phải chuyển các cơ sở hiện có của họ sang Công nghiệp 4.0 để đạt được năng suất và hiệu quả trong khi giảm chi phí. Để thực hiện điều này và tạo ra sự hài hòa trong toàn doanh nghiệp, điều quan trọng là phải giáo dục CNTT, OT và các bên liên quan khác về những thách thức mà mỗi bên sẽ cần phải vượt qua.

Những người đánh giá các công nghệ thị giác máy được khuyên nên tìm kiếm các giải pháp có thể được triển khai mà không cần đào tạo lại hoặc tuyển dụng rộng rãi. Đương nhiên, các doanh nghiệp cũng tìm kiếm các giải pháp cung cấp tốc độ và độ tin cậy và tạo ra ROI. Và các giải pháp mang lại sự linh hoạt và khả năng tối đa là một lựa chọn sáng suốt cho các nhà sản xuất muốn chứng minh đầu tư trong tương lai.

Thông tin về các Tác giả Robert Moss là một nhà tư vấn và chiến lược gia độc lập, người tập trung vào giá trị thu được thông qua IoT, AI, học ngành máy và công nghệ. Ông cũng giúp đưa ra tiếng nói cho các giám đốc điều hành tại các công ty công nghệ hàng đầu, cho phép các câu chuyện cá nhân của họ thể hiện cách họ khuyến khích sự đổi mới, vượt qua trở ngại và cải thiện kỹ năng lãnh đạo của họ.

Quảng cáo

Quảng cáo

Share This
IA VIETNAM - Đăng ký nhận tạp chí miễn phí

Điền thông tin của bạn và gửi về cho chúng tôi, IA Vietnam sẽ tư vấn và gửi cho bạn. Cảm ơn bạn đã hợp tác cùng chúng tôi

X
NHẬN TẠP CHÍ