В производстве общесистемные усилия по использованию данных, генерируемых как устаревшими, так и модернизированными системами, вероятно, являются одним из лучших и наиболее точных определений цифровой трансформации. Улучшения мотивированы интеллектуальной автоматизацией - или, скорее, ее побочным продуктом, эффективностью. В этом контексте новые приложения, управляемые данными, такие как передовая робототехника и машинное обучение, становятся привычными стратегическими целями, обеспечивая более безопасные и конкурентоспособные операции, такие как точное обнаружение объектов или автоматизированный контроль.
Обработка сложных визуальных задач более эффективно, чем человеческий глаз, требует данных в реальном времени и большого количества данных. Специализированное компьютерное оборудование, такое как вычислительные решения на промышленных графических процессорах, должно быть достаточно мощным, чтобы запускать сложные алгоритмы технического зрения и консолидировать рабочие нагрузки, напоминающие вычисления в центрах обработки данных. Для разработчиков систем этот уникальный набор требований к производительности подчеркивает технические препятствия, характерные для прочной кромки: как облегчить искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение в тяжелых промышленных средах, которые являются экологически строгими, неконтролируемыми или подверженными нестабильности.
Развернутые системы должны быть как с высокой производительностью, так и с высокой надежностью. Простой обходится дорого, а также может вызвать дорогостоящие задержки и проблемы с безопасностью на производственной линии.
Метрология на базе искусственного интеллекта
Автоматизация контроля — это прецизионный аспект производства, который демонстрирует ценность данных в реальном времени на заводе. Метрология, операции по контролю качества, используемые для измерения и проверки изготовленных компонентов, могут быть усовершенствованы с помощью более сложного видения. technology. Полностью автоматизированные поточные системы позволяют оценить каждый компонент и значительно повысить производительность в отличие от устаревших инспекционных платформ, где из партии отбирается лишь небольшой процент произведенной продукции. Линейные или окололинейные метрологические системы обеспечивают гораздо больший контроль и предотвращают попадание на рынок дефектной продукции.
Более продвинутая метрология на основе искусственного интеллекта может быть проиллюстрирована работой ведущего поставщика решений в области точной метрологии для мировых производителей. Компания соответствовала многимдатчик массив со специализированным промышленным компьютером с графическим процессором. Полученная в результате система является основой ее флагманского решения - новой бесконтактной метрологической платформы, которая проверяет изготовленные компоненты до 10 раз быстрее, чем традиционные измерительные машины. Эта система следующего поколения представляет собой заметное отличие от существующих метрологических возможностей и позволяет производителям повысить общее качество, эффективность и производительность.
Подробнее о метрологии
Промышленная метрология применяется в широком спектре приложений для калибровки, испытаний и измерений. Этот процесс относится практически к любому типу детали, сходящей с производственной линии, и удостоверяет качество производимой продукции, такой как узлы или более мелкие компоненты, которые затем интегрируются в критически важные системы. Поскольку метрология занимается микромеханическими измерениями конечной продукции, отрасли могут значительно снизить свои производственные затраты за счет умелой калибровки и более жесткого контроля процесса. Встроенная метрология не только улучшает скорость и результаты контроля качества, но и увеличивает эффективность и рентабельность инвестиций за счет меньшего количества отходов.
Тем не менее, многие системы крупносерийного производства отбирают детали, а не проверяют 100% производственной линии. Характер деталей, их сложные формы и размеры, а также высокие темпы производства не позволяют осуществить 100-процентный контроль. Если дефект обнаружен при измерении только образцов, высока вероятность того, что большое количество дефектных деталей уже прошло через производственную линию. Детали обычно не могут быть повторно прокатаны и вместо этого будут утилизированы производителем.
Плохая калибровка во время производства может повлиять на корпорации. Отрасли могут значительно снизить свои производственные затраты за счет умелой калибровки и более жесткого контроля процесса. (Изображение: Premio)
Бесконтактная метрология подключается к машинному зрению
В нашем примере этот глобальный поставщик решений для промышленной автоматизации и метрологии полагается на бесконтактные метрологические методы или системы на основе машинного зрения - эти передовые технологии позволяют проводить быстрые измерения и управлять сложными размерами вплоть до микрона. Продукты не подвергаются манипуляциям (и не разрушаются) в процессе тестирования, что устраняет необходимость в креплении или в процессе жесткого удерживания отдельных частей, чтобы избежать их движения во время измерения.
Вместо этого платформа измеряет сложные детали только путем сканирования с помощью широкого диапазона датчиков и камер, сканирующих до 500 деталей в секунду. Зонды и конфокальные линзы используются, чтобы помочь определить природу любого дефекта, и вскоре система добавит LiDAR для дополнительного высокоскоростного сканирования. В отличие от традиционных координатно-измерительных машин (КИМ), автоматизированная метрологическая платформа компании уникально использует передовые технологии технического зрения и мультисенсорные технологии. Миллионы точек данных собираются в секунду, а сложные геометрические формы с множеством граней анализируются с точностью до микрон, или миллионной доли метра.
В качестве вычислительной машины для своей системы компания использует промышленный компьютер Premio VCO-6020-1050Ti на базе графического процессора с возможностями машинного зрения. Множественные измерения выполняются одновременно и обрабатываются мощным графическим процессором, который анализирует и обрабатывает все точки данных и компилирует результаты в режиме реального времени. Запатентованное программное обеспечение метрологической фирмы, работающее совместно с промышленным графическим процессором системы, сшивает точки данных для их синтеза в одном месте.
Прочное решение Premio объединяет NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti для эффективной параллельной обработки рабочих нагрузок зрения и датчиков. GTX 1050 Ti использует архитектуру NVIDIA Pascal, включая 768 ядер CUDA и 4 ГБ памяти GDDR5, что позволяет проводить высокоточные измерения, критически важные для операций контроля качества на производственной линии. Ускоренная обработка включает быструю обработку графических изображений, измерение качества поверхности, например цвета, блеска и текстуры, на микроскопических уровнях. (Изображение: Premio)
Увеличение стоимости за счет автоматизации
Метрология - критически важный процесс для любого продукта, сходящего с производственной линии; однако в некоторых продуктах вероятность ошибки даже меньше, чем в других. Медицинские устройства, например те, которые имплантируются в человеческий организм, подлежат 100-процентной проверке.
Метрология на основе искусственного интеллекта также дала производителям бытовой электроники возможность 100-процентного контроля. Идеально подходит для дорогостоящих потребительских устройств; процесс также увеличил их способность проверять и измерять элементы, которые ранее не могли быть измерены. Теперь за несколько секунд можно измерить до 400-500 критических размеров, что неслыханно при традиционных метрологических операциях.
Подключение всего
Наука об измерениях играет решающую роль в производстве товаров - от бытовой электроники до имплантируемых сердечных клапанов. Благодаря более продвинутым и автоматизированным возможностям промышленные лидеры могут решать сложные и давние потребности в измерениях для большего числа критически важных устройств.
Чем больше устройств подключается, тем ценнее данные. Устаревшие системы обычно сосуществуют с более новыми устройствами, которые могут записывать и обрабатывать данные, что вызывает потребность в обновлении производственной инфраструктуры. Именно здесь появляется метрология на основе искусственного интеллекта - на стыке высокопроизводительных вычислительных систем, передовых технологий технического зрения и освещения, а также возможностей подключения к Интернету вещей, выходящих на передний план в производственных средах.
Данные собираются, анализируются и доставляются обратно в производственную систему в режиме реального времени, что позволяет беспрепятственно принимать более разумные решения в производственных средах тяжелой промышленности. Это сдвиг в инфраструктуре, который меняет определение производственного цеха, задействуя более глубокие уровни данных и делая их применимыми для долгосрочной конкурентоспособности.
Об авторе
В качестве директора по маркетингу продуктов Premio Inc. Дастин Ситу разрабатывает инициативы по техническому маркетингу продуктов для отраслей, ориентированных на проектирование оборудования, производство и развертывание промышленных устройств Интернета вещей (IIoT), а также встроенных и периферийных вычислительных решений x86. Свяжитесь с Дастином через LinkedIn или dustin.seetoo@premioinc.com.
о Premio