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3 ragioni per le quali In-Sight D900 automatizzerà un numero maggiore di ispezioni in linea

In-Sight D900 deep learning vision system

Un processo di produzione tipico presenta diverse fasi non soggette ad ispezione per un motivo o per l'altro. Forse vi sono fasi lungo il processo in linea che non possono essere automatizzate perché l'ispezione è troppo complessa o difficile da programmare. Magari l'ispezione richiede un certo livello di cognizione, esperienza o giudizio umani.

Indipendentemente dalla motivazione, quando i prodotti non vengono ispezionati si espongono alla possibilità di richiami dei prodotti, inefficienze, rilavorazioni e altri esiti aziendali negativi che ostacolano l'aumento della redditività.

Si stima che un richiamo di prodotti possa costare a un'azienda da 10 a 100 milioni di dollari o più sulla riga finale dei rendiconti, tuttavia il danno persistente alla reputazione di un marchio e il rallentamento dell'innovazione potrebbero determinare conseguenze di gran lunga maggiori, afferma il professore della Harvard Business School, Ariel D. Stern. Nel recente 2016, i richiami sono costati all'intero settore automobilistico circa 22 miliardi di dollari.

Il costo per i produttori e i marchi è troppo eccessivo per potersi permettere di non ispezionare determinati aspetti della produzione.

Abbiamo ricevuto riscontri coerenti dai nostri clienti che implementano l'automazione industriale in merito a come l'aggiunta della tecnologia di deep learning alla piattaforma In-Sight potrebbe contribuire a risolvere queste sfide di ispezione lungo la linea.

Fortunatamente, non devono più attendere dato che il sistema di visione In-Sight più recente, il D900, è stato concepito per aiutare i clienti a espandere i tipi di ispezioni in linea che possono automatizzare e scalare.

L'In-Sight D900 è il primo sistema di visione con funzionalità di ispezione con deep learning integrate che consente ai non programmatori di beneficiare della potenza trasformativa dell'intelligenza artificiale (IA). Eseguendo il software In-Sight ViDi, tale sistema risolve le applicazioni più complesse di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), verifica di assemblaggi e rilevamento di difetti senza dover necessariamente disporre di un PC durante l'implementazione. La combinazione di potenza, accessibilità e facilità d'uso di In-Sight D900 aiuterà i produttori ad ispezionare ciò che prima non era possibile sottoporre a ispezioni, fornendo al tempo spesso risultati rapidi, coerenti e precisi.

Vi sono tre ragioni chiave che spiegano perché il sistema In-Sight D900 aiuta i produttori e gli ingegneri dell'automazione in svariati settori distinti tra loro quali il settore automobilistico, il packaging, i componenti elettronici o il food and beverage.

1. Le applicazioni sono facili da sviluppare e implementare

I compiti di deep learning per il sistema In-Sight D900 sono sviluppati utilizzando il software In-Sight ViDi che sfrutta l'intuitiva interfaccia a fogli di calcolo In-Sight per configurare ed eseguire rapidamente applicazioni di deep learning senza necessità di programmazione. Per gli utenti di In-Sight, si tratta dell'ambiente di programmazione familiare già noto ed apprezzato.

Per coloro che stanno iniziando a conoscere In-Sight, l'uso dei fogli di calcolo semplifica lo sviluppo di applicazioni e ottimizza l'integrazione nello stabilimento grazie a un insieme completo di funzioni di I/O e di comunicazione. Consente inoltre agli utenti di combinare strumenti di visione tradizionali di Cognex basati su regole (quali PatMax Redline) e strumenti di deep learning nello stesso lavoro, permettendo un'implementazione più rapida.

In-Sight ViDi richiede inoltre insiemi di immagini decisamente più piccoli e periodi di addestramento e convalida assolutamente più brevi rispetto ad altre soluzioni di deep learning. Di conseguenza, le applicazioni sono rapide e facili da installare, insegnare e distribuire nell'In-Sight D900.

2. Il deep learning è integrato su un sistema di visione con telecamera intelligente potente

Fino ad ora l'uso del deep learning per ispezioni di automazione industriale richiedeva l'esecuzione su un PC un software di deep learning, indipendentemente dal fatto che si trattasse di VisionPro ViDi o di strumenti open source, nonché il collegamento di una telecamera GigE, requisiti che aumentavano la complessità di installare una soluzione di deep learning in una linea.

Per contro, una volta che l'applicazione è stata creata e il modello di deep learning è stato addestrato, viene distribuita all'In-Sight D900 direttamente sulla linea senza ricorrere a un PC. Ciò è possibile perché il D900 dispone anche di un coprocessore del motore di inferenza incorporato specificamente progettato per risolvere applicazioni complesse di deep learning rispettando le velocità delle linee di produzione. Inoltre, come altri sistemi di visione In-Sight, si tratta di un sistema altamente modulare, certificato per applicazioni IP67 che include luci, lenti, filtri e coperture intercambiabili che possono essere personalizzati per soddisfare le specifiche esigenze applicative del cliente.

3. Automazione e adattamento della scala delle ispezioni in linea più complesse

Il sistema di visione In-Sight D900 con software In-Sight ViDi dà davvero il meglio di sé quando si tratta di tre applicazioni specifiche: rilevamento di difetti, applicazioni OCR complesse e verifica di assemblaggi. Grazie ai tre nuovi strumenti di ispezione, ViDi Detect, ViDi Read e ViDi Check, questa soluzione di deep learning può essere utilizzata per un'ampia gamma di applicazioni. Ad esempio, su componenti e superfici complessi nei quali i difetti sono imprevedibili in termini di aspetto, ViDi Detect rappresenta lo strumento perfetto per questo compito.

Rileva anche caratteristiche e oggetti complessi all'interno di un'immagine o verifica che i componenti e i kit siano assemblati correttamente in base alla loro posizione all'interno di un layout definito dall'utente. Inoltre, quando si tratta di applicazioni OCR, sappiamo tutti che la visione industriale lavora bene con una buona illuminazione e un contrasto netto del codice che si intende leggere. Tuttavia, il deep learning legge la maggior pare dei codici negli ambienti più difficili. Se un codice è decisamente deformato, storto o con incisione di scarsa qualità oppure applicato su una superficie riflettente in condizioni di illuminazione pessime, il deep learning è in grado di gestirlo.

Conclusioni

Il sistema In-Sight D900 è davvero il primo del suo genere: un sistema di visione estremamente intelligente e potente in grado di eseguire ispezioni di deep learning direttamente sulla linea senza la necessità di un PC. Per troppo tempo il deep learning è stato associato a un'origine accademica e ad aziende tecnologiche di grandi dimensioni. Ora, tuttavia, gli ingegneri dell'automazione e i responsabili della qualità possono sfruttare la sua potenza direttamente presso lo stabilimento.

Dimostrazione

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Indipendentemente dalla motivazione, quando i prodotti non vengono ispezionati si espongono alla possibilità di richiami dei prodotti, inefficienze, rilavorazioni e altri esiti aziendali negativi che ostacolano l'aumento della redditività.

Si stima che un richiamo di prodotti possa costare a un'azienda da 10 a 100 milioni di dollari o più sulla riga finale dei rendiconti, tuttavia il danno persistente alla reputazione di un marchio e il rallentamento dell'innovazione potrebbero determinare conseguenze di gran lunga maggiori, afferma il professore della Harvard Business School, Ariel D. Stern. Nel recente 2016, i richiami sono costati all'intero settore automobilistico circa 22 miliardi di dollari.

Il costo per i produttori e i marchi è troppo eccessivo per potersi permettere di non ispezionare determinati aspetti della produzione.

Abbiamo ricevuto riscontri coerenti dai nostri clienti che implementano l'automazione industriale in merito a come l'aggiunta della tecnologia di deep learning alla piattaforma In-Sight potrebbe contribuire a risolvere queste sfide di ispezione lungo la linea.

Fortunatamente, non devono più attendere dato che il sistema di visione In-Sight più recente, il D900, è stato concepito per aiutare i clienti a espandere i tipi di ispezioni in linea che possono automatizzare e scalare.

L'In-Sight D900 è il primo sistema di visione con funzionalità di ispezione con deep learning integrate che consente ai non programmatori di beneficiare della potenza trasformativa dell'intelligenza artificiale (IA). Eseguendo il software In-Sight ViDi, tale sistema risolve le applicazioni più complesse di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), verifica di assemblaggi e rilevamento di difetti senza dover necessariamente disporre di un PC durante l'implementazione. La combinazione di potenza, accessibilità e facilità d'uso di In-Sight D900 aiuterà i produttori ad ispezionare ciò che prima non era possibile sottoporre a ispezioni, fornendo al tempo spesso risultati rapidi, coerenti e precisi.

Vi sono tre ragioni chiave che spiegano perché il sistema In-Sight D900 aiuta i produttori e gli ingegneri dell'automazione in svariati settori distinti tra loro quali il settore automobilistico, il packaging, i componenti elettronici o il food and beverage.

1. Le applicazioni sono facili da sviluppare e implementare

I compiti di deep learning per il sistema In-Sight D900 sono sviluppati utilizzando il software In-Sight ViDi che sfrutta l'intuitiva interfaccia a fogli di calcolo In-Sight per configurare ed eseguire rapidamente applicazioni di deep learning senza necessità di programmazione. Per gli utenti di In-Sight, si tratta dell'ambiente di programmazione familiare già noto ed apprezzato.

Per coloro che stanno iniziando a conoscere In-Sight, l'uso dei fogli di calcolo semplifica lo sviluppo di applicazioni e ottimizza l'integrazione nello stabilimento grazie a un insieme completo di funzioni di I/O e di comunicazione. Consente inoltre agli utenti di combinare strumenti di visione tradizionali di Cognex basati su regole (quali PatMax Redline) e strumenti di deep learning nello stesso lavoro, permettendo un'implementazione più rapida.

In-Sight ViDi richiede inoltre insiemi di immagini decisamente più piccoli e periodi di addestramento e convalida assolutamente più brevi rispetto ad altre soluzioni di deep learning. Di conseguenza, le applicazioni sono rapide e facili da installare, insegnare e distribuire nell'In-Sight D900.

2. Il deep learning è integrato su un sistema di visione con telecamera intelligente potente

Fino ad ora l'uso del deep learning per ispezioni di automazione industriale richiedeva l'esecuzione su un PC un software di deep learning, indipendentemente dal fatto che si trattasse di VisionPro ViDi o di strumenti open source, nonché il collegamento di una telecamera GigE, requisiti che aumentavano la complessità di installare una soluzione di deep learning in una linea.

Per contro, una volta che l'applicazione è stata creata e il modello di deep learning è stato addestrato, viene distribuita all'In-Sight D900 direttamente sulla linea senza ricorrere a un PC. Ciò è possibile perché il D900 dispone anche di un coprocessore del motore di inferenza incorporato specificamente progettato per risolvere applicazioni complesse di deep learning rispettando le velocità delle linee di produzione. Inoltre, come altri sistemi di visione In-Sight, si tratta di un sistema altamente modulare, certificato per applicazioni IP67 che include luci, lenti, filtri e coperture intercambiabili che possono essere personalizzati per soddisfare le specifiche esigenze applicative del cliente.

3. Automazione e adattamento della scala delle ispezioni in linea più complesse

Il sistema di visione In-Sight D900 con software In-Sight ViDi dà davvero il meglio di sé quando si tratta di tre applicazioni specifiche: rilevamento di difetti, applicazioni OCR complesse e verifica di assemblaggi. Grazie ai tre nuovi strumenti di ispezione, ViDi Detect, ViDi Read e ViDi Check, questa soluzione di deep learning può essere utilizzata per un'ampia gamma di applicazioni. Ad esempio, su componenti e superfici complessi nei quali i difetti sono imprevedibili in termini di aspetto, ViDi Detect rappresenta lo strumento perfetto per questo compito.

Rileva anche caratteristiche e oggetti complessi all'interno di un'immagine o verifica che i componenti e i kit siano assemblati correttamente in base alla loro posizione all'interno di un layout definito dall'utente. Inoltre, quando si tratta di applicazioni OCR, sappiamo tutti che la visione industriale lavora bene con una buona illuminazione e un contrasto netto del codice che si intende leggere. Tuttavia, il deep learning legge la maggior pare dei codici negli ambienti più difficili. Se un codice è decisamente deformato, storto o con incisione di scarsa qualità oppure applicato su una superficie riflettente in condizioni di illuminazione pessime, il deep learning è in grado di gestirlo.

Conclusioni

Il sistema In-Sight D900 è davvero il primo del suo genere: un sistema di visione estremamente intelligente e potente in grado di eseguire ispezioni di deep learning direttamente sulla linea senza la necessità di un PC. Per troppo tempo il deep learning è stato associato a un'origine accademica e ad aziende tecnologiche di grandi dimensioni. Ora, tuttavia, gli ingegneri dell'automazione e i responsabili della qualità possono sfruttare la sua potenza direttamente presso lo stabilimento.

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