Реализован визуальный осмотр с помощью искусственного интеллекта

В последнее время многие крупные предприятия по производству шинопроводов внедрили на своих «умных» заводах системы визуального контроля с использованием искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении, что ознаменовало существенный шаг вперед для отрасли производства шинопроводов в области интеллектуального производства и контроля качества. Оснащенная массивом промышленных камер с разрешением 20-мегапикселей с высоким-разрешением, система снимает в реальном времени изображения высокого-разрешения поверхностей токопроводов, слоев изоляции и сборки соединений со скоростью 60 кадров в секунду. Собранные данные изображения обрабатываются специальными серверами обработки изображений, где обученный алгоритм моделирует дефекты в течение 100 миллисекунд.

По словам технического директора проекта, система использует передовую архитектуру глубокого обучения. Изучая более 100 000 аннотированных образцов, он может точно идентифицировать 27 типов распространенных дефектов, включая микро-царапины, вмятины, повреждения изоляции и неровности покрытия. Предварительные данные эксплуатации показывают, что система снижает процент пропущенных обнаружений-обычно примерно с 5 % при традиционном ручном визуальном контроле-до менее 0,1 %, что значительно снижает-количество заводских дефектов на 85 % и повышает эффективность контроля более чем на 300 %.

Внедрение этого инновационного решения для контроля не только значительно повышает стабильность и надежность качества продукции и снижает-затраты на послепродажное обслуживание, но также устанавливает новый технический стандарт для контроля качества в отрасли. Предприятия, использующие эту систему, могут продвигать ее на другие производственные базы или экспортировать соответствующие технические решения отраслевым партнерам, способствуя интеллектуальной трансформации и модернизации всей отрасли производства шинопроводов.