Dans le secteur manufacturier, l'effort déployé à l'échelle de l'industrie pour exploiter les données générées à la fois par les systèmes existants et modernisés est probablement l'une des définitions les meilleures et les plus précises de la transformation numérique. Les améliorations sont motivées par l'automatisation intelligente - ou plutôt son sous-produit, l'efficacité. Dans ce paysage, les applications émergentes basées sur les données telles que la robotique avancée et l'apprentissage automatique deviennent des objectifs stratégiques familiers, alimentant des opérations plus sûres et plus compétitives telles que la détection d'objets de précision ou l'inspection automatisée.
Traiter des tâches visuelles complexes plus efficacement que l'œil humain nécessite des données en temps réel et beaucoup d'entre elles. Le matériel informatique spécialisé, comme les solutions informatiques GPU industrielles, doit être suffisamment puissant pour exécuter des algorithmes de vision complexes et consolider des charges de travail qui ressemblent à l'informatique de centre de données. Pour les développeurs de systèmes, cet ensemble unique d'exigences de performances souligne les obstacles techniques communs à la périphérie robuste : comment faciliter l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique dans des environnements industriels lourds qui sont rigoureux sur le plan environnemental, non contrôlés ou sujets à l'instabilité.
Les systèmes déployés doivent être à la fois hautes performances et haute fiabilité par conception. Les temps d'arrêt sont coûteux et peuvent également entraîner des retards coûteux et des problèmes de sécurité sur la ligne de fabrication.
Métrologie basée sur l'IA
L'automatisation de l'inspection est un aspect de précision de la fabrication qui démontre la valeur des données en temps réel dans l'usine. La métrologie, les opérations de contrôle qualité utilisées pour mesurer et inspecter les composants fabriqués, peut être perfectionnée avec une vision plus sophistiquée sans souci. Les systèmes en ligne entièrement automatisés peuvent évaluer chaque composant et augmenter considérablement le débit, contrairement aux plates-formes d'inspection traditionnelles où seul un petit pourcentage du produit fabriqué est échantillonné à partir d'un lot. Les systèmes de métrologie en ligne ou quasi-ligne offrent un contrôle bien plus important pour réduire la mise sur le marché de produits défectueux.
Une métrologie plus avancée, alimentée par l'IA, peut être illustrée par les opérations d'un fournisseur leader de solutions de métrologie de précision pour les fabricants mondiaux. L'entreprise a égalé son multi-capteur avec un ordinateur GPU industriel spécialement conçu. Le système résultant alimente sa solution phare, une nouvelle plate-forme de métrologie sans contact qui inspecte les composants fabriqués jusqu'à 10 fois plus rapidement que les machines de mesure traditionnelles. Ce système de nouvelle génération représente une différence marquée par rapport aux capacités de métrologie existantes et permet aux fabricants d'augmenter la qualité globale, l'efficacité et le débit.
En savoir plus sur la métrologie
La métrologie industrielle s'applique à un large domaine d'applications pour l'étalonnage, les essais et la mesure. Le processus concerne presque tous les types de pièces descendant la chaîne de fabrication, certifiant la qualité des produits de fabrication tels que des sous-ensembles ou des composants plus petits qui sont ensuite intégrés dans des systèmes critiques. Étant donné que la métrologie traite des micromesures de produits finis, les industries peuvent réduire considérablement leurs coûts de production grâce à un étalonnage habile et à des contrôles de processus plus stricts. La métrologie en ligne améliore non seulement la vitesse et les résultats du contrôle qualité, mais augmente l'efficacité et le retour sur investissement grâce à moins de déchets.
Pourtant, de nombreux systèmes de fabrication à haut volume échantillonnent des pièces plutôt que d'inspecter 100 % de la ligne de production. La nature des pièces, leurs formes et mesures complexes, ainsi qu'un rythme de production agressif, empêchent une inspection à 100 % d'être réalisable. Si un défaut est détecté alors que seuls des échantillons sont mesurés, il est fort probable qu'un nombre élevé de pièces défectueuses soient déjà passées par la chaîne de production. Les pièces ne peuvent généralement pas être re-roulées et seraient plutôt mises au rebut par le fabricant.
Un mauvais étalonnage pendant la fabrication peut avoir un impact sur les entreprises. Les industries peuvent réduire considérablement leurs coûts de production grâce à un étalonnage habile et à des contrôles de processus plus stricts. (Image : Premio)
La métrologie sans contact puise dans la vision industrielle
Dans notre exemple, ce fournisseur mondial de solutions d'automatisation industrielle et de métrologie s'appuie sur des méthodes de métrologie sans contact ou des systèmes basés sur la vision industrielle - ces technologies avancées permettent des mesures rapides et gèrent des dimensions complexes jusqu'au micron. Les produits ne sont pas manipulés (ou détruits) lors du processus de test, éliminant ainsi le besoin de fixation ou le processus de maintien rigide des pièces individuelles pour éviter tout mouvement pendant la mesure.
Au lieu de cela, la plate-forme mesure des pièces complexes en scannant uniquement, via une vaste gamme de capteurs et de caméras scannant jusqu'à 500 pièces par seconde. Des sondes et des lentilles confocales sont utilisées pour aider à déterminer la nature de tout défaut, et le système ajoutera bientôt le LiDAR pour un balayage à grande vitesse supplémentaire. Contrairement aux machines à mesurer tridimensionnelles (MMT) traditionnelles, la plate-forme de métrologie automatisée de l'entreprise utilise uniquement une vision avancée et une technologie multi-capteurs. Des millions de points de données sont capturés par seconde et des géométries complexes avec de multiples facettes sont analysées jusqu'au micron, ou un millionième de mètre.
La société utilise l'ordinateur industriel basé sur GPU VCO-6020-1050Ti de Premio avec des capacités de vision industrielle comme moteur de calcul pour son système. Plusieurs mesures sont fournies simultanément, gérées par un puissant GPU qui analyse et traite tous les points de données et compile les résultats en temps réel. Travaillant en conjonction avec le GPU industriel du système, le logiciel propriétaire de la société de métrologie assemble les points de données pour synthétiser les données en un seul endroit.
La solution de pointe robuste de Premio intègre la GeForce GTX 1050 Ti de NVIDIA pour un traitement parallèle efficace des charges de travail de vision et de capteur. La GTX 1050 Ti est dotée de l'architecture Pascal de NVIDIA, comprenant 768 cœurs CUDA et 4 Go de mémoire GDDR5 pour permettre les mesures de haute précision essentielles aux opérations de contrôle qualité sur la ligne de fabrication. Le traitement accéléré comprend une gestion rapide des images graphiques, la mesure des finitions de surface telles que la couleur, la brillance et la texture à des niveaux microscopiques. (Image : Premio)
Ajouter de la valeur grâce à l'automatisation
La métrologie est un processus critique pour tout produit sortant d'une chaîne de fabrication ; cependant, certains produits ont encore moins de marge d'erreur que d'autres. Les dispositifs médicaux, par exemple ceux qui sont implantés dans le corps humain, sont réglementés par une exigence d'inspection à 100 pour cent.
La métrologie alimentée par l'IA a également permis aux fabricants d'électronique grand public d'avoir une option d'inspection à 100 %. Idéal pour les appareils grand public coûteux ; le processus a également augmenté leur capacité à inspecter et à mesurer des éléments qui ne pouvaient pas être mesurés auparavant. Jusqu'à 400-500 dimensions critiques peuvent désormais être mesurées en quelques secondes, du jamais vu dans les opérations de métrologie traditionnelles.
Tout connecter
La science de la mesure joue un rôle essentiel dans la fabrication de produits, de l'électronique grand public aux valves cardiaques implantables. Avec des capacités plus avancées et automatisées, les leaders industriels peuvent résoudre des exigences de mesure complexes et de longue date pour un plus grand nombre de dispositifs critiques.
Plus les appareils sont connectés, plus les données sont précieuses. Les systèmes existants coexistent généralement avec des appareils plus récents capables d'enregistrer et de traiter des données, ce qui nécessite de mettre à jour les infrastructures de fabrication. C'est là qu'intervient la métrologie alimentée par l'IA - à l'intersection des systèmes de calcul hautes performances, des technologies avancées de vision et d'éclairage et de la connectivité IoT, venant au premier plan des environnements de fabrication.
Les données sont collectées, analysées et renvoyées dans le système de fabrication en temps réel, ce qui permet une prise de décision plus intelligente dans les environnements de production industrielle lourde. Il s'agit d'un changement d'infrastructure qui redéfinit l'usine, en exploitant des niveaux de données plus profonds et en les rendant exploitables pour une valeur concurrentielle à long terme.
A propos de l'auteure
En tant que directeur du marketing produit de Premio Inc., Dustin Seetoo élabore des initiatives techniques de marketing produit pour les industries axées sur l'ingénierie matérielle, la fabrication et le déploiement d'appareils industriels de l'Internet des objets (IIoT) et de solutions informatiques embarquées et de périphérie x86. Connectez-vous avec Dustin via LinkedIn ou dustin.seetoo@premioinc.com.
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