製造業では、レガシー システムと最新のシステムの両方で生成されたデータを活用する業界全体の取り組みは、おそらくデジタル トランスフォーメーションの最も正確な定義の XNUMX つです。 改善は、インテリジェントな自動化、またはその副産物である効率によって動機付けられます。 この状況では、高度なロボット工学や機械学習などの新たなデータ駆動型アプリケーションが、おなじみの戦略目標になりつつあり、精密な物体検出や自動検査などのより安全で競争力のある運用を推進しています。
人間の目よりも効率的に複雑な視覚タスクを処理するには、リアルタイムのデータと大量のデータが必要です。 産業用 GPU コンピューティング ソリューションなどの特殊なコンピューター ハードウェアは、複雑なビジョン アルゴリズムを実行し、データ センター コンピューティングに似たワークロードを統合するのに十分強力である必要があります。 システム開発者にとって、この一連の独自のパフォーマンス要件は、過酷な環境、制御されていない、または不安定な重工業環境で人工知能 (AI) と機械学習を促進する方法という、ラギッド エッジに共通するエンジニアリングの障害を浮き彫りにします。
展開されるシステムは、設計上、高性能と高信頼性の両方を備えている必要があります。 ダウンタイムはコストがかかる上に、製造ラインでコストのかかる遅延や安全性の問題を引き起こす可能性もあります。
AI を活用した計測
検査の自動化は、製造現場でのリアルタイム データの価値を実証する製造の精密な側面です。 製造されたコンポーネントの測定と検査に使用される品質管理作業である計測学は、より洗練されたビジョンによって完成させることができます テクノロジー。 完全に自動化されたインライン システムは、バッチから製造された製品のごく一部しかサンプリングされない従来の検査プラットフォームとは対照的に、すべてのコンポーネントを評価し、スループットを大幅に向上させることができます。 インラインまたはニアライン計測システムは、市場に流通する欠陥製品を減らす上ではるかに優れた制御を提供します。
より高度な AI を活用した計測は、グローバル メーカー向けの高精度計測ソリューションの大手プロバイダーの業務によって実証できます。 同社はそのマルチセンサー 専用の産業用 GPU コンピューターを備えたアレイ。 結果として得られたシステムは、製造されたコンポーネントを従来の測定機よりも最大 10 倍速く検査する新しい非接触計測プラットフォームである、同社の主力ソリューションを駆動します。 この次世代システムは、従来の計測機能とは大きく異なり、メーカーは全体的な品質、効率、スループットを向上させることができます。
計測学の詳細
産業用計測は、キャリブレーション、テスト、および測定の幅広いアプリケーションに適用されます。 このプロセスは、製造ラインを流れるほぼすべてのタイプの部品に関連し、重要なシステムに統合されるサブアセンブリやより小さなコンポーネントなどの製造製品の品質を認証します。 計測学は最終製品のマイクロ測定を扱うため、産業は巧みな校正とより厳密なプロセス制御により、生産コストを大幅に削減できます。 インライン計測は、速度と品質管理の結果を改善するだけでなく、無駄を減らすことで効率と ROI を向上させます。
しかし、多くの大量生産システムでは、生産ラインを 100% 検査するのではなく、部品のサンプルを採取しています。 部品の性質、複雑な形状と寸法、そして積極的な生産ペースにより、100% の検査を実行することは不可能です。 サンプルだけを測定して欠陥が見つかった場合、すでに多くの欠陥部品が生産ラインを通過している可能性が高いです。 部品は通常、再ロールすることはできず、代わりにメーカーによって廃棄されます。
製造中の校正が不十分だと、企業に影響を与える可能性があります。 産業は、熟練した校正とより厳密なプロセス制御により、生産コストを大幅に削減できます。 （画像：プレミオ）
非接触計測がマシンビジョンに活用
この例では、産業オートメーションと計測ソリューションのこのグローバル プロバイダーは、非接触計測方法またはマシン ビジョン ベースのシステムを利用しています。 試験工程で製品を取り扱う（または破壊する）ことがないため、測定中の移動を避けるために、固定具や個々の部品をしっかりと保持する工程が不要です。
代わりに、プラットフォームは、500 秒間に XNUMX 個ものパーツをスキャンする広範なセンサーとカメラを介して、スキャンのみで複雑なパーツを測定します。 プローブと共焦点レンズは、欠陥の性質を特定するために使用され、システムはまもなく追加の高速スキャンのために LiDAR を追加します。 従来の座標測定機 (CMM) とは対照的に、同社の自動計測プラットフォームは、高度なビジョンとマルチセンサー技術を独自に採用しています。 毎秒数百万のデータ ポイントがキャプチャされ、複数のファセットを持つ複雑な形状がミクロン (XNUMX 万分の XNUMX メートル) まで分析されます。
同社は、マシン ビジョン機能を備えた Premio の VCO-6020-1050Ti GPU ベースの産業用コンピューターをシステムの計算エンジンとして使用しています。 複数の測定値が同時に提供され、すべてのデータ ポイントを分析および処理し、リアルタイムで結果をコンパイルする強力な GPU によって処理されます。 計測会社の独自のソフトウェアは、システムの産業用 GPU と連携して、データ ポイントをつなぎ合わせて XNUMX つの場所でデータを合成します。
Premio の堅牢なエッジ ソリューションは、NVIDIA の GeForce GTX 1050 Ti を統合して、ビジョンとセンサーのワークロードの効率的な並列処理を実現します。 GTX 1050 Ti は、768 CUDA コアと 4 GB GDDR5 メモリを含む NVIDIA の Pascal アーキテクチャを特徴としており、製造ラインでの品質管理作業に不可欠な高精度測定を可能にします。 高速処理には、グラフィック画像の高速処理、顕微鏡レベルでの色、光沢、質感などの表面仕上げの測定が含まれます。 （画像：プレミオ）
自動化による付加価値
計測は、製造ラインから出てくるすべての製品にとって重要なプロセスです。 ただし、一部の製品は他の製品よりもエラーの余地が少ないです。 たとえば、人体に埋め込まれる医療機器は、100% の検査要件によって規制されています。
AI を活用した計測により、家電メーカーは全数検査オプションを利用できるようになりました。 高価な民生機器に最適です。 このプロセスにより、以前は測定できなかった要素を検査および測定する能力も向上しました。 従来の計測操作では前例のない、100 ～ 400 もの重要な寸法を数秒で測定できるようになりました。
すべてを接続する
計測の科学は、家庭用電化製品から植込み型心臓弁まで、製品の製造において重要な役割を果たしています。 より高度で自動化された機能により、業界のリーダーは、より多くの重要なデバイスの複雑で長年にわたる測定要件を解決できます。
接続されるデバイスが増えるほど、データの価値は高まります。 レガシー システムは通常、データを記録および処理する機能を備えた新しいデバイスと共存するため、製造インフラストラクチャを更新する必要性が高まります。 これは、AI を活用した計測が登場する場所です。高性能コンピューティング システム、高度なビジョンと照明技術、IoT 接続が交差し、製造環境の最前線に来ています。
データはリアルタイムで収集、分析され、製造システムに戻され、重工業生産環境でよりインテリジェントな意思決定をシームレスに推進します。 これは、工場のフロアを再定義するインフラストラクチャの変化であり、より深いレベルのデータを活用して、長期的な競争力の価値を実現できるようにします。
著者,
Premio Inc.の製品マーケティングディレクターとして、Dustin Seetooは、ハードウェアエンジニアリング、製造、産業用モノのインターネット（IIoT）デバイス、およびx86組み込みおよびエッジコンピューティングソリューションの展開に焦点を当てた業界向けの技術製品マーケティングイニシアチブを作成しています。 LinkedInまたはdustin.seetoo@premioinc.comを介してDustinに接続します。
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