Przetwarzanie danych wizyjnych na brzegu sieci, zamiast przesyłania klatek obrazu do zewnętrznych serwerów, eliminuje opóźnienia, redukuje obciążenie infrastruktury sieciowej oraz umożliwia natychmiastową reakcję na wykryte nieprawidłowości w liniach produkcyjnych.
Przełamywanie barier finansowych i technologicznych
Wdrożenie zautomatyzowanych systemów inspekcji wizyjnej przez wiele lat wiązało się z wysokimi barierami wejścia. Kompaktowa platforma wbudowana Arduino UNO Q eliminuje dotychczasowe przeszkody finansowe i techniczne, ułatwiając wdrażanie kontroli wizyjnej AI na liniach produkcyjnych.
- Jeszcze kilka lat temu zautomatyzowane systemy kontroli wizyjnej opierały się głównie na kosztownych inteligentnych kamerach i rozbudowanych systemach wizyjnych wymagających znacznych nakładów finansowych oraz specjalistycznej wiedzy. Dzięki kompaktowym platformom, takim jak Arduino UNO Q, inżynierowie mogą teraz szybko zbudować demonstrator, przetestować skuteczność w ramach projektu pilotażowego i stopniowo rozwijać swoje możliwości w zakresie inspekcji wizyjnej AI wewnątrz firmy – mówi Paweł Sióda, Senior Product Manager w TME.
Mechanizm działania i wsparcie operatorów
Inspekcja wizyjna wykorzystująca sztuczną inteligencję opiera się na modelach uczenia maszynowego, które trenowane są na wzorcowych fotografiach przedstawiających elementy prawidłowe oraz wadliwe. Po przeszkoleniu algorytmy są w stanie w czasie rzeczywistym klasyfikować produkty, wykrywać błędy montażowe, rozpoznawać kolory, a także identyfikować uszkodzenia powierzchni czy nieczytelne nadruki.
Wdrożenie systemów AI nie ma na celu zastąpienia personelu ludzkiego, lecz jego odciążenie. Algorytmy przejmują powtarzalne, monotonne zadania inspekcyjne, zachowując spójną i stałą precyzję. Dzięki temu operatorzy mogą skupić się na weryfikacji elementów zaklasyfikowanych przez system jako nieprawidłowe.
Architektura stanowiska inspekcyjnego i integracja
Typowa architektura systemu kontroli wizyjnej napędzana przez Arduino UNO Q integruje w ramach jednego stanowiska współpracujące ze sobą elementy. Dla optymalnej przejrzystości struktury sprzętowej w skład stanowiska wchodzą: kompatybilna kamera oraz dedykowane oświetlenie LED, czujnik obecności detalu, moduł komunikacyjny przekazujący wyniki klasyfikacji do operatorów lub systemów nadrzędnych (PLC, SCADA, MES), zasilacz, okablowanie oraz złącza.
Platforma Arduino UNO Q natywnie obsługuje łączność bezprzewodową Bluetooth oraz Wi-Fi, co znacząco ułatwia wdrożenie urządzenia w istniejącą sieć fabryczną. Inżynierowie mogą rozpocząć proces aplikacyjny od niskoriskowego projektu koncepcyjnego (Proof of Concept – PoC) na pojedynczym procesie, a następnie stopniowo skalować rozwiązanie na kolejne stanowiska.
Ekosystem sprzętowy i alternatywne obszary zastosowań
Firma TME zapewnia pełny ekosystem komponentów niezbędnych do zbudowania kompletnego demonstratora inspekcyjnego na bazie Arduino UNO Q. Platforma dostępna jest w ofercie dystrybutora w dwóch wariantach pojemnościowych: z 2 GB oraz 4 GB pamięci RAM. Zapewniając dostęp do ponad 1,5 mln produktów od około 1500 czołowych producentów, TME dostarcza wszystkie elementy składowe wymagane do aplikacji przemysłowych.
Kontrola jakości z wykorzystaniem sztucznej inteligencji stanowi tylko jedno z zastosowań możliwości platformy Arduino UNO Q. Podczas targów electronica na stoisku TME (B5:361) odwiedzający mogą zapoznać się również z wykorzystaniem tej platformy w obszarach takich, jak monitorowanie stanu urządzeń (condition monitoring) oraz analiza drgań (vibration monitoring).
Źródło: Transfer Multisort Elektronik
Więcej na www.tme.eu
