Как оборудование, способное "видеть" и распознавать дефекты продукции, повышает выходные нормы на 30%?

В浪潮 инновационного преобразования в производстве визуальные системы контроля качества становятся важнейшим инструментом для повышения качества продукции предприятий. Благодаря своей способности точно распознавать дефекты, такое оборудование способствует повышению выходных норм на 30% и более на многих фабриках, привлекая широкое внимание от отрасли.​

Традиционное ручное определение качества ограничено разрешающей способностью человеческого глаза и усталостью, и его трудно применить для выполнения строгих требований современной промышленности к точности и эффективности. Руководитель одной из электротехнических компаний рассказал: "При ручном контроле качества в среднем можно проверить около 2000 изделий в день, а процент пропускаемых дефектов достигает 8%, а затраты на рабочую силу составляют более 15%". В то же время визуальные системы контроля качества, основанные на технологии распознавания образов с использованием ИИ и промышленных камер с высоким разрешением, могут выполнить полный скан продукции за 0,1 секунды, с точностью до 0,01 миллиметра, что составляет одну шестую часть диаметра волосы.​

В практике применение визуальных систем контроля качества дает ощутимые результаты. Одна из известных предприятий по производству компонентов для мобильных телефонов, после введения такого оборудования, провела полный контроль качества точных компонентов, таких как камерные модули и дисплеи. С использованием алгоритмов глубокого обучения для сравнения и анализа более чем десятка тысяч стандартных изображений и образцов дефектов оборудование может точно определить более 20 типов дефектов, включая некачественные пайки и поверхностные отмети. В результате выходные нормы повысились с 72% до 98%, ежегодно экономя более 12 миллионов юаней на повторную обработку.​

В области автомобильного производства также наблюдаются переломные изменения, связанные с технологическими инновациями. Фабрика автомобильных деталей долгое время страдала от внутренних дефектов в двигательных блоках, таких как поры и расхлопывания, из-за чего выходные нормы оставались на уровне около 65%. После внедрения трехмерных визуальных систем контроля качества с использованием технологий компьютерной томографии и анализа точечных облаков данных оборудование может пронизывать металлические поверхности и определять внутренние дефекты, невидимые для глаза. Это позволило повысить выходные нормы двигательных блоков до 95% и увеличить производительность на 40% по сравнению с предыдущим годом.​

"Распространение визуальных систем контроля качества означает, что производственная отрасль переходит от"опытного управления"к"управлению данными", - отметил研究员 Ли Гун из Китайского ассоциации интеллектуального производства. С zunehmением интеграции технологий 5G и вычислений на границе оборудование сможет обеспечивать реальное время обмен данными и итерации алгоритмов в облаке, дальнейшим повышающим эффективность и точность контроля качества. Ожидается, что в ближайшие три года размер рынка визуальных систем контроля качества расширится с годовым средним ростом в 25%, охватывая такие области, как продуктовая промышленность,pharmaceutics, новые источники энергии и другие, непрерывно способствуя высококачественному развитию промышленности.